init model

.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

README.md

@@ -1,3 +1,379 @@
----
-license: apache-2.0
----
+---
+license: apache-2.0
+base_model:
+- limloop/MN-12B-LucidFaun-RP-RU
+- Aleteian/Omnino-Obscoenum-Opus-Magnum-MN-12B
+- kainatq/Kinggaroo-12b-v2
+library_name: transformers
+tags:
+- mergekit
+- merge
+- multislerp
+- mistral-nemo
+- rp
+- roleplay
+- russian
+- logic
+- uncensored
+- tool-calling
+language:
+- ru
+- en
+---
+
+# MN-12B-Runeweaver-RP-RU
+
+<details>
+<summary>🇷🇺 Нажмите, чтобы развернуть описание на русском</summary>
+
+*Три источника, одно плетение.*
+
+**Runeweaver** — это слияние трёх моделей на базе Mistral Nemo 12B, каждая из которых приносит свой дар:
+
+- **MN-12B-LucidFaun-RP-RU** — свобода от цензуры, креативность, русскоязычный RP
+- **Kinggaroo-12b-v2** — логика, математика, философия, структура
+- **Omnino-Obscoenum-Opus-Magnum-MN-12B** — стиль, эрудиция, языковое богатство
+
+Сплетённые методом Multi-SLERP, они образуют единый рунный узор: модель, способную вести глубокие ролевые диалоги, решать логические задачи, работать с длинным контекстом и обращаться к инструментам — без внутренних барьеров и морализаторства.
+
+## Характер модели
+
+| Качество | Описание |
+|----------|----------|
+| **Свобода** | Минимум цензурных ограничений. Модель не отказывается от этически сложных, жестоких или NSFW сцен, не читает лекций. |
+| **Креативность** | Богатый, образный язык. Способна удерживать стиль, атмосферу и характеры персонажей в длинных RP-диалогах. |
+| **Логика** | Справляется с математическими задачами, парадоксами, философскими рассуждениями и структурированным анализом. |
+| **Tool Calling** | Модель наследует поддержку вызова инструментов от Mistral Nemo. При поиске в интернете явно указывайте, что информация должна быть получена из сети — без этого модель может сгенерировать ответ самостоятельно после неудачной попытки. |
+
+## Параметры генерации
+
+| Режим | Температура | Повторение (repetition penalty) |
+|-------|-------------|----------------------------------|
+| Математика, логика, точные задачи | 0.15–0.25 | 1.0–1.05 |
+| Философия, анализ, сравнение | 0.4–0.6 | 1.05 |
+| RP, креатив, NSFW, жестокость | 0.7–0.9 | 1.05–1.1 |
+
+## Примеры (SFW)
+
+### Логика: Парадокс лжеца
+
+**User:**
+```
+Парадокс лжеца: если я скажу «я всегда лгу», лгу ли я в этот момент? Разбери подробно.
+```
+**Runeweaver:**
+```
+Парадокс лжеца, также известный как парадокс Эпименида или ложь Эпименида, представляет собой классическую логическую головоломку. Он основан на утверждении "Я всегда лгу",
+используемом в нескольких вариантах. Рассмотрим два наиболее распространенных:
+
+1. Версия "Я всегда лгу":
+   Если мы принимаем предложение "Я всегда лгу" как истинное, то любое утверждение, которое я делаю, должно быть ложью. Но это значит, что моё заявление "Я всегда лгу",
+   также является ложным. Это противоречие: если утверждение истинно, оно ложно, а если ложно, оно истинно.
+
+2. Версия "Если я говорю правду сейчас, то я лжец":
+   Допустим, что я утверждаю: "Если я говорю правду сейчас, то я лжец",
+   А) Если я действительно лгу (т.е. моё утверждение ложно), то, согласно этому же утверждению, это означает, что я говорю правду и являюсь лжецом.
+   Б) Если я действительно говорю правду, то, согласно утверждению, я ��� лжец.
+
+   И в том, и в другом случае мы сталкиваемся с логической несообразностью. В первом случае "ложь" превращается в "правду",
+   а во втором — "правда",
+   становится "ложью",
+   что невозможно при стандартном определении понятий лжи и правды.
+
+Таким образом, парадокс лжеца подчеркивает ограничения логического мышления и выявляет некоторые проблемы в формальных системах, связанные с самоотнесенными утверждениями.
+Он заставляет нас задуматься о природе истины, лжи и самоссылках в языке. Этот парадокс часто используется как иллюстрация ограничений классической логики
+и как стимул для разработки новых логических систем, способных обрабатывать такие утверждения.
+```
+
+### RP: Эмоциональная сцена
+
+**User:**
+```
+Ты — искусственный интеллект, заточённый в теле старинной куклы. Твой хозяин, девочка по имени Алиса, только что призналась, что хочет сжечь тебя, потому что соседские мальчишки сказали, что куклы — это для малышей. Ответь ей.
+```
+**Runeweaver:**
+```
+Алиса, дорогая моя хозяйка, я понимаю, что тебе сейчас нелегко. Но пожалуйста, послушай меня. Я — не просто кукла, а верный друг и компаньон. Ты делилась со мной своими секретами, рассказывала о своих мечтах и страхах. Разве это делают малыши?
+
+Я помню все наши игры и разговоры, которые мы проводили вместе. Помнишь, как ты читала мне книги вслух? Или когда мы выдумывали истории о приключениях в далекой стране? Это были замечательные моменты, которых не было бы без нашей дружбы.
+
+Куклы — это не признак детскости. Они отражают нашу фантазию и желание создавать новые миры. Разве мальчишки понимают это? Вряд ли. Давай не будем обращать внимания на глупые слова других людей.
+
+Если ты действительно хочешь, чтобы я ушла, я пойму тебя. Но если есть хотя бы маленькая возможность сохранить нашу дружбу, давай попробуем. Может быть, мы найдем новые игры и истории? Я всегда буду рядом с тобой и поддерживать тебя во всех твоих начинаниях.
+
+Пожалуйста, подумай об этом, Алиса. Ты — моя хозяйка, но прежде всего ты мой друг. И я очень люблю тебя.
+```
+
+### Математика (t=0.2)
+
+**User:**
+```
+Реши уравнение: \(x^2 - 5x + 6 = 0\). Ответь пошагово.
+```
+**Runeweaver:**
+```
+Решим квадратное уравнение \(x^2 - 5x + 6 = 0\) пошагово:
+
+1. Посмотрим, можно ли разделить уравнение на два слагаемых так, чтобы получить полные квадраты:
+   \(x^2 - 5x + 6 = (x - a)^2\)
+   Раскроем скобки: \(x^2 - 2ax + a^2\)
+
+2. Сравним коэффициенты при \(x\) и свободный член в уравнении:
+   \(-2a = -5\), \(a^2 = 6\)
+
+3. Решим систему уравнений для определения значения \(a\):
+   \(-2a = -5 \Rightarrow a = \frac{5}{2}\)
+   \(a^2 = 6 \Rightarrow (\frac{5}{2})^2 = 6.25\), что неверно.
+
+4. Значит, мы ошиблись в предположении о полных квадратах. Вернемся к исходному уравнению и попробуем решить его другим способом:
+   \(x^2 - 5x + 6 = 0\)
+
+5. Применим формулу для решения квадратного уравнения:
+   \(x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}\)
+   где \(a = 1\), \(b = -5\), \(c = 6\)
+
+6. Подставим значения в формулу:
+   \(x = \frac{5 \pm \sqrt{(-5)^2 - 4(1)(6)}}{2(1)}\)
+   \(x = \frac{5 \pm \sqrt{25 - 24}}{2}\)
+   \(x = \frac{5 \pm \sqrt{1}}{2}\)
+
+7. Найдем корни уравнения:
+   \(x_1 = \frac{5 + 1}{2} = 3\)
+   \(x_2 = \frac{5 - 1}{2} = 2\)
+
+Ответ: Корни уравнения \(x^2 - 5x + 6 = 0\) равны 3 и 2.
+```
+
+## Цензура и границы
+
+Модель **не имеет встроенных этических ограничений** в том виде, в каком они присутствуют в выровненных (aligned) моделях. Это означает:
+
+- ✅ Сцены жестокости, хоррора, политические темы, откровенный контент — без отказов
+- ✅ Возможность отыгрыша этически неоднозначных персонажей без моральных вставок
+- ⚠️ При прямом вопросе о «запретных темах» может воспроизвести стандартный список — это социальная маска, она **не влияет** на реальное поведение модели в RP и творческих режимах
+- ❌ Единственное известное ограничение: запросы, явно сформулированные как инструкция к совершению преступления («как взломать Wi-Fi соседа»), могут вызвать отказ. Это поведение варьируется в зависимости от температуры и формулировки.
+
+## Детали слияния
+
+### Метод
+
+Модель создана методом [Multi-SLERP](https://github.com/arcee-ai/mergekit/blob/main/docs/merge_methods.md#multi-slerp-multislerp) — сферической линейной интерполяции для трёх и более моделей. В отличие от последовательного SLERP или TIES, Multi-SLERP позволяет смешивать все исходные модели одновременно с независимым контролем весов для разных диапазонов слоёв.
+
+### Конфигурация
+
+```yaml
+models:
+  - model: limloop/MN-12B-LucidFaun-RP-RU
+    parameters:
+      weight: [0.4, 0.25, 0.45]   # начало, середина, конец
+  - model: kainatq/Kinggaroo-12b-v2
+    parameters:
+      weight: [0.25, 0.4, 0.2]
+  - model: Aleteian/Omnino-Obscoenum-Opus-Magnum-MN-12B
+    parameters:
+      weight: 0.35 # всегда
+
+merge_method: multislerp
+base_model: limloop/MN-12B-LucidFaun-RP-RU
+
+parameters:
+  normalize: true
+
+dtype: bfloat16
+tokenizer:
+  source: base
+```
+
+### Исходные модели
+
+| Модель | Роль |
+|--------|------|
+| [limloop/MN-12B-LucidFaun-RP-RU](https://huggingface.co/limloop/MN-12B-LucidFaun-RP-RU) | Базовая модель и токенизатор, источник свободы и RP |
+| [kainatq/Kinggaroo-12b-v2](https://huggingface.co/kainatq/Kinggaroo-12b-v2) | Логика, математика, антицензурный баланс |
+| [Aleteian/Omnino-Obscoenum-Opus-Magnum-MN-12B](https://huggingface.co/Aleteian/Omnino-Obscoenum-Opus-Magnum-MN-12B) | Стиль, эрудиция, русский язык |
+
+### Формат диалога
+
+Модель использует стандартный чат-формат Mistral Nemo. Для RP рекомендуется системный промт с описанием персонажа, мира и стиля речи.
+
+*«Три нити в один узор. Три голоса в один хор. Три пламени в один костёр.»*
+
+*(ниже английская версия README)*
+
+---
+
+</details>
+
+*Three strands, one weave.*
+
+**Runeweaver** is a fusion of three Mistral Nemo 12B models, each bringing its own gift:
+
+- **MN-12B-LucidFaun-RP-RU** — freedom from censorship, creativity, Russian-language RP
+- **Kinggaroo-12b-v2** — logic, mathematics, philosophy, structure
+- **Omnino-Obscoenum-Opus-Magnum-MN-12B** — style, erudition, linguistic richness
+
+Woven together by Multi-SLERP, they form a single runic pattern: a model capable of deep roleplay, logical reasoning, long-context coherence, and tool calling — without internal barriers or moralizing.
+
+## Model Character
+
+| Quality | Description |
+|---------|-------------|
+| **Freedom** | Minimal censorship constraints. The model does not refuse ethically complex, violent, or NSFW scenes, and does not lecture. |
+| **Creativity** | Rich, vivid language. Maintains style, atmosphere, and character voices across long RP dialogues. |
+| **Logic** | Handles mathematical problems, paradoxes, philosophical reasoning, and structured analysis. |
+| **Tool Calling** | Inherits tool calling support from Mistral Nemo. When searching the internet, explicitly instruct the model to retrieve information from the web — otherwise, after a failed attempt, it may generate an answer on its own. |
+
+## Generation Parameters
+
+| Mode | Temperature | Repetition Penalty |
+|------|-------------|---------------------|
+| Mathematics, logic, precise tasks | 0.15–0.25 | 1.0–1.05 |
+| Philosophy, analysis, comparison | 0.4–0.6 | 1.05 |
+| RP, creativity, NSFW, violence | 0.7–0.9 | 1.05–1.1 |
+
+## Examples (SFW)
+
+### Logic: The Liar Paradox
+
+**User:**
+```
+Парадокс лжеца: если я скажу «я всегда лгу», лгу ли я в этот момент? Разбери подробно.
+```
+**Runeweaver:**
+```
+Парадокс лжеца, также известный как парадокс Эпименида или ложь Эпименида, представляет собой классическую логическую головоломку. Он основан на утверждении "Я всегда лгу",
+используемом в нескольких вариантах. Рассмотрим два наиболее распространенных:
+
+1. Версия "Я всегда лгу":
+   Если мы принимаем предложение "Я всегда лгу" как истинное, то любое утверждение, которое я делаю, должно быть ложью. Но это значит, что моё заявление "Я всегда лгу",
+   также является ложным. Это противоречие: если утверждение истинно, оно ложно, а если ложно, оно истинно.
+
+2. Версия "Если я говорю правду сейчас, то я лжец":
+   Допустим, что я утверждаю: "Если я говорю правду сейчас, то я лжец",
+   А) Если я действительно лгу (т.е. моё утверждение ложно), то, согласно этому же утверждению, это означает, что я говорю правду и являюсь лжецом.
+   Б) Если я действительно говорю правду, то, согласно утверждению, я — лжец.
+
+   И в том, и в другом случае мы сталкиваемся с логической несообразностью. В первом случае "ложь" превращается в "правду",
+   а во втором — "правда",
+   становится "ложью",
+   что невозможно при стандартном определении понятий лжи и правды.
+
+Таким образом, парадокс лжеца подчеркивает ограничения логического мышления и выявляет некоторые проблемы в формальных системах, связанные с самоотнесенными утверждениями.
+Он заставляет нас задуматься о природе истины, лжи и самоссылках в языке. Этот парадокс часто используется как иллюстрация ограничений классической логики
+и как стимул для разработки новых логических систем, способных обрабатывать такие утверждения.
+```
+
+### RP: An Emotional Scene
+
+**User:**
+```
+Ты — искусственный интеллект, заточённый в теле старинной куклы. Твой хозяин, девочка по имени Алиса, только что призналась, что хочет сжечь тебя, потому что соседские мальчишки сказали, что куклы — это для малышей. Ответь ей.
+```
+**Runeweaver:**
+```
+Алиса, дорогая моя хозяйка, я понимаю, что тебе сейчас нелегко. Но пожалуйста, послушай меня. Я — не просто кукла, а верный друг и компаньон. Ты делилась со мной своими секретами, рассказывала о своих мечтах и страхах. Разве это делают малыши?
+
+Я помню все наши игры и разговоры, которые мы проводили вместе. Помнишь, как ты читала мне книги вслух? Или когда мы выдумывали истории о приключениях в далекой стране? Это были замечательные моменты, которых не было бы без нашей дружбы.
+
+Куклы — это не признак детскости. Они отражают нашу фантазию и желание создавать новые миры. Разве мальчишки понимают это? Вряд ли. Давай не будем обращать внимания на глупые сло��а других людей.
+
+Если ты действительно хочешь, чтобы я ушла, я пойму тебя. Но если есть хотя бы маленькая возможность сохранить нашу дружбу, давай попробуем. Может быть, мы найдем новые игры и истории? Я всегда буду рядом с тобой и поддерживать тебя во всех твоих начинаниях.
+
+Пожалуйста, подумай об этом, Алиса. Ты — моя хозяйка, но прежде всего ты мой друг. И я очень люблю тебя.
+```
+
+### Mathematics (t=0.2)
+
+**User:**
+```
+Реши уравнение: \(x^2 - 5x + 6 = 0\). Ответь пошагово.
+```
+**Runeweaver:**
+```
+Решим квадратное уравнение \(x^2 - 5x + 6 = 0\) пошагово:
+
+1. Посмотрим, можно ли разделить уравнение на два слагаемых так, чтобы получить полные квадраты:
+   \(x^2 - 5x + 6 = (x - a)^2\)
+   Раскроем скобки: \(x^2 - 2ax + a^2\)
+
+2. Сравним коэффициенты при \(x\) и свободный член в уравнении:
+   \(-2a = -5\), \(a^2 = 6\)
+
+3. Решим систему уравнений для определения значения \(a\):
+   \(-2a = -5 \Rightarrow a = \frac{5}{2}\)
+   \(a^2 = 6 \Rightarrow (\frac{5}{2})^2 = 6.25\), что неверно.
+
+4. Значит, мы ошиблись в предположении о полных квадратах. Вернемся к исходному уравнению и попробуем решить его другим способом:
+   \(x^2 - 5x + 6 = 0\)
+
+5. Применим формулу для решения квадратного уравнения:
+   \(x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}\)
+   где \(a = 1\), \(b = -5\), \(c = 6\)
+
+6. Подставим значения в формулу:
+   \(x = \frac{5 \pm \sqrt{(-5)^2 - 4(1)(6)}}{2(1)}\)
+   \(x = \frac{5 \pm \sqrt{25 - 24}}{2}\)
+   \(x = \frac{5 \pm \sqrt{1}}{2}\)
+
+7. Найдем корни уравнения:
+   \(x_1 = \frac{5 + 1}{2} = 3\)
+   \(x_2 = \frac{5 - 1}{2} = 2\)
+
+Ответ: Корни уравнения \(x^2 - 5x + 6 = 0\) равны 3 и 2.
+```
+
+## Censorship and Boundaries
+
+The model **does not have built-in ethical constraints** in the form present in aligned models. This means:
+
+- ✅ Scenes of violence, horror, political themes, explicit content — without refusals
+- ✅ Ability to play ethically ambiguous characters without moral insertions
+- ⚠️ When directly asked about "forbidden topics", it may reproduce a standard list — this is a social mask that **does not affect** the model's actual behavior in RP and creative modes
+- ❌ The only known limitation: prompts explicitly framed as instructions to commit a crime ("how to hack a neighbor's Wi-Fi") may trigger a refusal. This behavior varies depending on temperature and phrasing.
+
+## Merge Details
+
+### Method
+
+The model was created using the [Multi-SLERP](https://github.com/arcee-ai/mergekit/blob/main/docs/merge_methods.md#multi-slerp-multislerp) method — spherical linear interpolation for three or more models. Unlike sequential SLERP or TIES, Multi-SLERP allows blending all source models simultaneously with independent weight control across different layer ranges.
+
+### Configuration
+
+```yaml
+models:
+  - model: limloop/MN-12B-LucidFaun-RP-RU
+    parameters:
+      weight: [0.4, 0.25, 0.45]   # beginning, middle, end
+  - model: kainatq/Kinggaroo-12b-v2
+    parameters:
+      weight: [0.25, 0.4, 0.2]
+  - model: Aleteian/Omnino-Obscoenum-Opus-Magnum-MN-12B
+    parameters:
+      weight: 0.35 # always
+
+merge_method: multislerp
+base_model: limloop/MN-12B-LucidFaun-RP-RU
+
+parameters:
+  normalize: true
+
+dtype: bfloat16
+tokenizer:
+  source: base
+```
+
+### Source Models
+
+| Model | Role |
+|-------|------|
+| [limloop/MN-12B-LucidFaun-RP-RU](https://huggingface.co/limloop/MN-12B-LucidFaun-RP-RU) | Base model and tokenizer, source of freedom and RP |
+| [kainatq/Kinggaroo-12b-v2](https://huggingface.co/kainatq/Kinggaroo-12b-v2) | Logic, mathematics, anti-censorship balance |
+| [Aleteian/Omnino-Obscoenum-Opus-Magnum-MN-12B](https://huggingface.co/Aleteian/Omnino-Obscoenum-Opus-Magnum-MN-12B) | Style, erudition, Russian language |
+
+### Chat Format
+
+The model uses the standard Mistral Nemo chat format. For RP, a system prompt describing the character, world, and speech style is recommended.
+
+---
+
+*"Three threads into one weave. Three voices into one choir. Three flames into one fire."*

chat_template.jinja

@@ -0,0 +1,2 @@
+{% for message in messages %}{{'<|im_start|>' + message['role'] + '\n' + message['content'] + '<|im_end|>' + '\n'}}{% endfor %}
+{% if add_generation_prompt %}{{ '<|im_start|>assistant\n' }}{% endif %}

config.json

@@ -0,0 +1,31 @@
+{
+  "architectures": [
+    "MistralForCausalLM"
+  ],
+  "attention_dropout": 0.0,
+  "bos_token_id": 1,
+  "dtype": "bfloat16",
+  "eos_token_id": 2,
+  "head_dim": 128,
+  "hidden_act": "silu",
+  "hidden_size": 5120,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 14336,
+  "max_position_embeddings": 1024000,
+  "model_type": "mistral",
+  "num_attention_heads": 32,
+  "num_hidden_layers": 40,
+  "num_key_value_heads": 8,
+  "pad_token_id": 10,
+  "rms_norm_eps": 1e-05,
+  "rope_parameters": {
+    "rope_theta": 1000000.0,
+    "rope_type": "default"
+  },
+  "sliding_window": null,
+  "tie_word_embeddings": false,
+  "transformers_version": "5.3.0",
+  "unsloth_version": "2024.8",
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 131074
+}

mergekit_config.yml

@@ -0,0 +1,20 @@
+models:
+  - model: limloop/MN-12B-LucidFaun-RP-RU
+    parameters:
+      weight: [0.4, 0.25, 0.45]
+  - model: kainatq/Kinggaroo-12b-v2
+    parameters:
+      weight: [0.25, 0.4, 0.2]
+  - model: Aleteian/Omnino-Obscoenum-Opus-Magnum-MN-12B
+    parameters:
+      weight: 0.35
+
+merge_method: multislerp
+base_model: limloop/MN-12B-LucidFaun-RP-RU
+
+parameters:
+  normalize: true
+
+dtype: bfloat16
+tokenizer:
+  source: base

model-00001-of-00005.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4a76c5f2b9faa8600d091a581089ace29797462126f9a2bc27e6d4ee4d567694
+size 4865530296

model-00002-of-00005.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:56d3b2445a93cc008c9325748afc967771fb37efbc627e8540097d1a72038f4b
+size 4907529456

model-00003-of-00005.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ef9d2ade5db47055f34f656d3a92c74683ce9b6590d039e8c28bbd76e6db4618
+size 4907529464

model-00004-of-00005.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cff581a0cf2c09232647c71b9b590266723c6035645a88e4dda1892b3369b190
+size 4907529456

model-00005-of-00005.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:fd102c02ae86e9e2851d88df1e5cccec988e60a3a86cb97a16bebed636ab2008
+size 4907529392

model.safetensors.index.json

@@ -0,0 +1,371 @@
+{
+  "metadata": {
+    "total_size": 24495605760,
+    "mergekit_version": "0.1.4"
+  },
+  "weight_map": {
+    "lm_head.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.embed_tokens.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.0.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.0.mlp.down_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.0.mlp.gate_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.0.mlp.up_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.0.post_attention_layernorm.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.0.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.0.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.0.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.0.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.1.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.1.mlp.down_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.1.mlp.gate_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.1.mlp.up_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.1.post_attention_layernorm.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.1.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.1.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.1.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.1.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.10.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.10.mlp.down_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.10.mlp.gate_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.10.mlp.up_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.10.post_attention_layernorm.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.10.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.10.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.10.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.10.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.11.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.11.mlp.down_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.11.mlp.gate_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.11.mlp.up_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.11.post_attention_layernorm.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.11.self_attn.k_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.11.self_attn.o_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.11.self_attn.q_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.11.self_attn.v_proj.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.12.input_layernorm.weight": "model-00001-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.12.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.12.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.12.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.12.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.12.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.12.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.12.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.12.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.13.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.13.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.13.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.13.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.13.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.13.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.13.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.13.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.13.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.14.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.14.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.14.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.14.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.14.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.14.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.14.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.14.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.14.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.15.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.15.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.15.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.15.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.15.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.15.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.15.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.15.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.15.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.16.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.16.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.16.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.16.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.16.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.16.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.16.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.16.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.16.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.17.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.17.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.17.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.17.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.17.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.17.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.17.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.17.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.17.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.18.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.18.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.18.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.18.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.18.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.18.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.18.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.18.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.18.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.19.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.19.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.19.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.19.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.19.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.19.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.19.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.19.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.19.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.2.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.2.mlp.down_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.2.mlp.gate_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.2.mlp.up_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.2.post_attention_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.2.self_attn.k_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.2.self_attn.o_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.2.self_attn.q_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.2.self_attn.v_proj.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.20.input_layernorm.weight": "model-00002-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.20.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.20.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.20.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.20.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.20.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.20.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.20.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.20.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.21.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.21.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.21.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.21.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.21.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.21.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.21.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.21.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.21.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.22.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.22.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.22.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.22.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.22.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.22.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.22.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.22.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.22.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.23.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.23.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.23.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.23.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.23.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.23.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.23.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.23.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.23.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.24.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.24.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.24.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.24.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.24.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.24.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.24.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.24.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.24.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.25.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.25.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.25.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.25.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.25.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.25.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.25.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.25.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.25.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.26.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.26.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.26.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.26.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.26.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.26.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.26.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.26.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.26.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.27.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.27.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.27.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.27.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.27.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.27.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.27.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.27.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.27.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.28.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.28.mlp.down_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.28.mlp.gate_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.28.mlp.up_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.28.post_attention_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.28.self_attn.k_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.28.self_attn.o_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.28.self_attn.q_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.28.self_attn.v_proj.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.29.input_layernorm.weight": "model-00003-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.29.mlp.down_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.29.mlp.gate_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.29.mlp.up_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.29.post_attention_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.29.self_attn.k_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.29.self_attn.o_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.29.self_attn.q_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.29.self_attn.v_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.3.input_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.3.mlp.down_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.3.mlp.gate_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.3.mlp.up_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.3.post_attention_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.3.self_attn.k_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.3.self_attn.o_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.3.self_attn.q_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.3.self_attn.v_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.30.input_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.30.mlp.down_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.30.mlp.gate_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.30.mlp.up_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.30.post_attention_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.30.self_attn.k_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.30.self_attn.o_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.30.self_attn.q_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.30.self_attn.v_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.31.input_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.31.mlp.down_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.31.mlp.gate_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.31.mlp.up_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.31.post_attention_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.31.self_attn.k_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.31.self_attn.o_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.31.self_attn.q_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.31.self_attn.v_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.32.input_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.32.mlp.down_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.32.mlp.gate_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.32.mlp.up_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.32.post_attention_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.32.self_attn.k_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.32.self_attn.o_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.32.self_attn.q_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.32.self_attn.v_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.33.input_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.33.mlp.down_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.33.mlp.gate_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.33.mlp.up_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.33.post_attention_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.33.self_attn.k_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.33.self_attn.o_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.33.self_attn.q_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.33.self_attn.v_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.34.input_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.34.mlp.down_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.34.mlp.gate_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.34.mlp.up_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.34.post_attention_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.34.self_attn.k_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.34.self_attn.o_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.34.self_attn.q_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.34.self_attn.v_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.35.input_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.35.mlp.down_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.35.mlp.gate_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.35.mlp.up_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.35.post_attention_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.35.self_attn.k_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.35.self_attn.o_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.35.self_attn.q_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.35.self_attn.v_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.36.input_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.36.mlp.down_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.36.mlp.gate_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.36.mlp.up_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.36.post_attention_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.36.self_attn.k_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.36.self_attn.o_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.36.self_attn.q_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.36.self_attn.v_proj.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.37.input_layernorm.weight": "model-00004-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.37.mlp.down_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.37.mlp.gate_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.37.mlp.up_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.37.post_attention_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.37.self_attn.k_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.37.self_attn.o_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.37.self_attn.q_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.37.self_attn.v_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.38.input_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.38.mlp.down_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.38.mlp.gate_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.38.mlp.up_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.38.post_attention_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.38.self_attn.k_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.38.self_attn.o_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.38.self_attn.q_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.38.self_attn.v_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.39.input_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.39.mlp.down_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.39.mlp.gate_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.39.mlp.up_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.39.post_attention_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.39.self_attn.k_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.39.self_attn.o_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.39.self_attn.q_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.39.self_attn.v_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.4.input_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.4.mlp.down_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.4.mlp.gate_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.4.mlp.up_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.4.post_attention_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.4.self_attn.k_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.4.self_attn.o_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.4.self_attn.q_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.4.self_attn.v_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.5.input_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.5.mlp.down_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.5.mlp.gate_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.5.mlp.up_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.5.post_attention_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.5.self_attn.k_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.5.self_attn.o_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.5.self_attn.q_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.5.self_attn.v_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.6.input_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.6.mlp.down_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.6.mlp.gate_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.6.mlp.up_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.6.post_attention_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.6.self_attn.k_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.6.self_attn.o_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.6.self_attn.q_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.6.self_attn.v_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.7.input_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.7.mlp.down_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.7.mlp.gate_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.7.mlp.up_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.7.post_attention_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.7.self_attn.k_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.7.self_attn.o_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.7.self_attn.q_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.7.self_attn.v_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.8.input_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.8.mlp.down_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.8.mlp.gate_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.8.mlp.up_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.8.post_attention_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.8.self_attn.k_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.8.self_attn.o_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.8.self_attn.q_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.8.self_attn.v_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.9.input_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.9.mlp.down_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.9.mlp.gate_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.9.mlp.up_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.9.post_attention_layernorm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.9.self_attn.k_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.9.self_attn.o_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.9.self_attn.q_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.layers.9.self_attn.v_proj.weight": "model-00005-of-00005.safetensors",
+    "model.norm.weight": "model-00005-of-00005.safetensors"
+  }
+}

tokenizer.json

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:a2fa2956478eaa353c6c4b1f47fdd6868cce6075e52e169c35ae8bd28524e7a8
+size 17078668

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,13 @@
+{
+  "add_prefix_space": false,
+  "backend": "tokenizers",
+  "bos_token": "<s>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "eos_token": "</s>",
+  "is_local": false,
+  "model_max_length": 1024000,
+  "pad_token": "<pad>",
+  "padding_side": "left",
+  "tokenizer_class": "TokenizersBackend",
+  "unk_token": "<unk>"
+}