Repository: ggml-org/llama.cpp
Pull request: fix text spacing in print_info

In the `print_info:` output during model loading, there was a space missing after `rope_yarn_log_mul`:

```txt
print_info: n_ctx_orig_yarn  = 131072
print_info: rope_yarn_log_mul= 0.0000
print_info: rope_finetuned   = unknown
```

Now it's fixed:

```txt
print_info: n_ctx_orig_yarn   = 131072
print_info: rope_yarn_log_mul = 0.0000
print_info: rope_finetuned    = unknown
```

Changed files:
filename: src/llama-model.cpp
patch: @@ -7211,59 +7211,59 @@ void llama_model::print_info() const {
     };
 
     // hparams
-    LLAMA_LOG_INFO("%s: arch             = %s\n",     __func__, arch_name().c_str());
-    LLAMA_LOG_INFO("%s: vocab_only       = %d\n",     __func__, hparams.vocab_only);
-    LLAMA_LOG_INFO("%s: no_alloc         = %d\n",     __func__, hparams.no_alloc);
+    LLAMA_LOG_INFO("%s: arch                  = %s\n",     __func__, arch_name().c_str());
+    LLAMA_LOG_INFO("%s: vocab_only            = %d\n",     __func__, hparams.vocab_only);
+    LLAMA_LOG_INFO("%s: no_alloc              = %d\n",     __func__, hparams.no_alloc);
 
     if (!hparams.vocab_only) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ctx_train      = %u\n",     __func__, hparams.n_ctx_train);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd           = %u\n",     __func__, hparams.n_embd);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_inp       = %u\n",     __func__, hparams.n_embd_inp());
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_layer          = %u\n",     __func__, hparams.n_layer);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_head           = %s\n",     __func__, print_f([&](uint32_t il) { return hparams.n_head(il);    }, hparams.n_layer).c_str());
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_head_kv        = %s\n",     __func__, print_f([&](uint32_t il) { return hparams.n_head_kv(il); }, hparams.n_layer).c_str());
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_rot            = %u\n",     __func__, hparams.n_rot);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_swa            = %u\n",     __func__, hparams.n_swa);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: is_swa_any       = %u\n",     __func__, hparams.is_swa_any());
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_head_k    = %u\n",     __func__, hparams.n_embd_head_k);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_head_v    = %u\n",     __func__, hparams.n_embd_head_v);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_gqa            = %s\n",     __func__, print_f([&](uint32_t il) { return hparams.n_gqa(il);        }, hparams.n_layer).c_str());
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_k_gqa     = %s\n",     __func__, print_f([&](uint32_t il) { return hparams.n_embd_k_gqa(il); }, hparams.n_layer).c_str());
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_v_gqa     = %s\n",     __func__, print_f([&](uint32_t il) { return hparams.n_embd_v_gqa(il); }, hparams.n_layer).c_str());
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_norm_eps       = %.1e\n",   __func__, hparams.f_norm_eps);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_norm_rms_eps   = %.1e\n",   __func__, hparams.f_norm_rms_eps);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_clamp_kqv      = %.1e\n",   __func__, hparams.f_clamp_kqv);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_max_alibi_bias = %.1e\n",   __func__, hparams.f_max_alibi_bias);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_logit_scale    = %.1e\n",   __func__, hparams.f_logit_scale);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_attn_scale     = %.1e\n",   __func__, hparams.f_attention_scale);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff             = %s\n",     __func__, print_f([&](uint32_t il) { return hparams.n_ff(il); }, hparams.n_layer).c_str());
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert         = %u\n",     __func__, hparams.n_expert);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert_used    = %u\n",     __func__, hparams.n_expert_used);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert_groups  = %d\n",     __func__, hparams.n_expert_groups);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_group_used     = %d\n",     __func__, hparams.n_group_used);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: causal attn      = %d\n",     __func__, hparams.causal_attn);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: pooling type     = %d\n",     __func__, hparams.pooling_type);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: rope type        = %d\n",     __func__, hparams.rope_type);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: rope scaling     = %s\n",     __func__, rope_scaling_type.c_str());
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: freq_base_train  = %.1f\n",   __func__, hparams.rope_freq_base_train);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: freq_scale_train = %g\n",     __func__, hparams.rope_freq_scale_train);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ctx_train           = %u\n",     __func__, hparams.n_ctx_train);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd                = %u\n",     __func__, hparams.n_embd);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_inp            = %u\n",     __func__, hparams.n_embd_inp());
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_layer               = %u\n",     __func__, hparams.n_layer);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_head                = %s\n",     __func__, print_f([&](uint32_t il) { return hparams.n_head(il);    }, hparams.n_layer).c_str());
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_head_kv             = %s\n",     __func__, print_f([&](uint32_t il) { return hparams.n_head_kv(il); }, hparams.n_layer).c_str());
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_rot                 = %u\n",     __func__, hparams.n_rot);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_swa                 = %u\n",     __func__, hparams.n_swa);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: is_swa_any            = %u\n",     __func__, hparams.is_swa_any());
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_head_k         = %u\n",     __func__, hparams.n_embd_head_k);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_head_v         = %u\n",     __func__, hparams.n_embd_head_v);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_gqa                 = %s\n",     __func__, print_f([&](uint32_t il) { return hparams.n_gqa(il);        }, hparams.n_layer).c_str());
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_k_gqa          = %s\n",     __func__, print_f([&](uint32_t il) { return hparams.n_embd_k_gqa(il); }, hparams.n_layer).c_str());
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_v_gqa          = %s\n",     __func__, print_f([&](uint32_t il) { return hparams.n_embd_v_gqa(il); }, hparams.n_layer).c_str());
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_norm_eps            = %.1e\n",   __func__, hparams.f_norm_eps);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_norm_rms_eps        = %.1e\n",   __func__, hparams.f_norm_rms_eps);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_clamp_kqv           = %.1e\n",   __func__, hparams.f_clamp_kqv);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_max_alibi_bias      = %.1e\n",   __func__, hparams.f_max_alibi_bias);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_logit_scale         = %.1e\n",   __func__, hparams.f_logit_scale);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_attn_scale          = %.1e\n",   __func__, hparams.f_attention_scale);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff                  = %s\n",     __func__, print_f([&](uint32_t il) { return hparams.n_ff(il); }, hparams.n_layer).c_str());
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert              = %u\n",     __func__, hparams.n_expert);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert_used         = %u\n",     __func__, hparams.n_expert_used);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert_groups       = %d\n",     __func__, hparams.n_expert_groups);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_group_used          = %d\n",     __func__, hparams.n_group_used);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: causal attn           = %d\n",     __func__, hparams.causal_attn);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: pooling type          = %d\n",     __func__, hparams.pooling_type);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: rope type             = %d\n",     __func__, hparams.rope_type);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: rope scaling          = %s\n",     __func__, rope_scaling_type.c_str());
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: freq_base_train       = %.1f\n",   __func__, hparams.rope_freq_base_train);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: freq_scale_train      = %g\n",     __func__, hparams.rope_freq_scale_train);
         if (hparams.swa_type != LLAMA_SWA_TYPE_NONE) {
-            LLAMA_LOG_INFO("%s: freq_base_swa    = %.1f\n",   __func__, hparams.rope_freq_base_train_swa);
-            LLAMA_LOG_INFO("%s: freq_scale_swa   = %g\n",     __func__, hparams.rope_freq_scale_train_swa);
+            LLAMA_LOG_INFO("%s: freq_base_swa         = %.1f\n",   __func__, hparams.rope_freq_base_train_swa);
+            LLAMA_LOG_INFO("%s: freq_scale_swa        = %g\n",     __func__, hparams.rope_freq_scale_train_swa);
         }
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ctx_orig_yarn  = %u\n",     __func__, hparams.n_ctx_orig_yarn);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: rope_yarn_log_mul= %.4f\n",   __func__, hparams.rope_yarn_log_mul);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: rope_finetuned   = %s\n",     __func__, hparams.rope_finetuned ? "yes" : "unknown");
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ctx_orig_yarn       = %u\n",     __func__, hparams.n_ctx_orig_yarn);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: rope_yarn_log_mul     = %.4f\n",   __func__, hparams.rope_yarn_log_mul);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: rope_finetuned        = %s\n",     __func__, hparams.rope_finetuned ? "yes" : "unknown");
         // MRoPE (Multi-axis Rotary Position Embedding) sections
         if (const auto & s = hparams.rope_sections; s[0] || s[1] || s[2] || s[3]) {
-            LLAMA_LOG_INFO("%s: mrope sections   = [%d, %d, %d, %d]\n", __func__, s[0], s[1], s[2], s[3]);
+            LLAMA_LOG_INFO("%s: mrope sections        = [%d, %d, %d, %d]\n", __func__, s[0], s[1], s[2], s[3]);
         }
         if (!classifier_labels.empty()) {
-            LLAMA_LOG_INFO("%s: n_cls_out        = %u\n", __func__, hparams.n_cls_out);
+            LLAMA_LOG_INFO("%s: n_cls_out             = %u\n", __func__, hparams.n_cls_out);
 
             size_t i = 0;
             for (auto label : classifier_labels) {
-                LLAMA_LOG_INFO("%s: cls_label[%2zu]    = %s\n", __func__, i++, label.c_str());
+                LLAMA_LOG_INFO("%s: cls_label[%2zu]         = %s\n", __func__, i++, label.c_str());
             }
         }
     }
@@ -7277,97 +7277,97 @@ void llama_model::print_info() const {
         arch == LLM_ARCH_QWEN3NEXT ||
         arch == LLM_ARCH_NEMOTRON_H ||
         arch == LLM_ARCH_NEMOTRON_H_MOE) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: ssm_d_conv       = %u\n",     __func__, hparams.ssm_d_conv);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: ssm_d_inner      = %u\n",     __func__, hparams.ssm_d_inner);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: ssm_d_state      = %u\n",     __func__, hparams.ssm_d_state);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: ssm_dt_rank      = %u\n",     __func__, hparams.ssm_dt_rank);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: ssm_n_group      = %u\n",     __func__, hparams.ssm_n_group);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: ssm_dt_b_c_rms   = %d\n",     __func__, hparams.ssm_dt_b_c_rms);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: ssm_d_conv            = %u\n",     __func__, hparams.ssm_d_conv);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: ssm_d_inner           = %u\n",     __func__, hparams.ssm_d_inner);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: ssm_d_state           = %u\n",     __func__, hparams.ssm_d_state);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: ssm_dt_rank           = %u\n",     __func__, hparams.ssm_dt_rank);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: ssm_n_group           = %u\n",     __func__, hparams.ssm_n_group);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: ssm_dt_b_c_rms        = %d\n",     __func__, hparams.ssm_dt_b_c_rms);
     }
 
-    LLAMA_LOG_INFO("%s: model type       = %s\n",     __func__, type_name().c_str());
+    LLAMA_LOG_INFO("%s: model type            = %s\n",     __func__, type_name().c_str());
     if (pimpl->n_elements >= 1e12) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: model params     = %.2f T\n", __func__, pimpl->n_elements*1e-12);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: model params          = %.2f T\n", __func__, pimpl->n_elements*1e-12);
     } else if (pimpl->n_elements >= 1e9) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: model params     = %.2f B\n", __func__, pimpl->n_elements*1e-9);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: model params          = %.2f B\n", __func__, pimpl->n_elements*1e-9);
     } else if (pimpl->n_elements >= 1e6) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: model params     = %.2f M\n", __func__, pimpl->n_elements*1e-6);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: model params          = %.2f M\n", __func__, pimpl->n_elements*1e-6);
     } else {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: model params     = %.2f K\n", __func__, pimpl->n_elements*1e-3);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: model params          = %.2f K\n", __func__, pimpl->n_elements*1e-3);
     }
 
     // general kv
-    LLAMA_LOG_INFO("%s: general.name     = %s\n",    __func__, name.c_str());
+    LLAMA_LOG_INFO("%s: general.name          = %s\n",    __func__, name.c_str());
 
     if (arch == LLM_ARCH_DEEPSEEK) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_layer_dense_lead   = %d\n",     __func__, hparams.n_layer_dense_lead);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp             = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert_shared      = %d\n",     __func__, hparams.n_expert_shared);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_scale = %.1f\n",   __func__, hparams.expert_weights_scale);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_layer_dense_lead    = %d\n",     __func__, hparams.n_layer_dense_lead);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp              = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert_shared       = %d\n",     __func__, hparams.n_expert_shared);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_scale  = %.1f\n",   __func__, hparams.expert_weights_scale);
     }
 
     if (arch == LLM_ARCH_DEEPSEEK2) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_layer_dense_lead   = %d\n",     __func__, hparams.n_layer_dense_lead);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_lora_q             = %d\n",     __func__, hparams.n_lora_q);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_lora_kv            = %d\n",     __func__, hparams.n_lora_kv);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_head_k_mla    = %d\n",     __func__, hparams.n_embd_head_k_mla);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_head_v_mla    = %d\n",     __func__, hparams.n_embd_head_v_mla);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp             = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert_shared      = %d\n",     __func__, hparams.n_expert_shared);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_scale = %.1f\n",   __func__, hparams.expert_weights_scale);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_norm  = %d\n",     __func__, hparams.expert_weights_norm);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_gating_func   = %s\n",     __func__, llama_expert_gating_func_name((llama_expert_gating_func_type) hparams.expert_gating_func));
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_layer_dense_lead    = %d\n",     __func__, hparams.n_layer_dense_lead);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_lora_q              = %d\n",     __func__, hparams.n_lora_q);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_lora_kv             = %d\n",     __func__, hparams.n_lora_kv);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_head_k_mla     = %d\n",     __func__, hparams.n_embd_head_k_mla);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_embd_head_v_mla     = %d\n",     __func__, hparams.n_embd_head_v_mla);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp              = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert_shared       = %d\n",     __func__, hparams.n_expert_shared);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_scale  = %.1f\n",   __func__, hparams.expert_weights_scale);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_norm   = %d\n",     __func__, hparams.expert_weights_norm);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_gating_func    = %s\n",     __func__, llama_expert_gating_func_name((llama_expert_gating_func_type) hparams.expert_gating_func));
     }
 
     if (arch == LLM_ARCH_QWEN2MOE) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp         = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_shexp       = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_shexp);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp              = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_shexp            = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_shexp);
     }
 
     if (arch == LLM_ARCH_QWEN3MOE || arch == LLM_ARCH_OPENAI_MOE || arch == LLM_ARCH_QWEN3VLMOE || arch == LLM_ARCH_RND1) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp         = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp              = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
     }
 
     if (arch == LLM_ARCH_MINICPM ||
         arch == LLM_ARCH_GRANITE ||
         arch == LLM_ARCH_GRANITE_MOE ||
         arch == LLM_ARCH_GRANITE_HYBRID ||
         arch == LLM_ARCH_NEMOTRON_H_MOE) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_embedding_scale = %f\n", __func__, hparams.f_embedding_scale);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_residual_scale  = %f\n", __func__, hparams.f_residual_scale);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_attention_scale = %f\n", __func__, hparams.f_attention_scale);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_shexp        = %d\n", __func__, hparams.n_ff_shexp);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_embedding_scale     = %f\n", __func__, hparams.f_embedding_scale);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_residual_scale      = %f\n", __func__, hparams.f_residual_scale);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: f_attention_scale     = %f\n", __func__, hparams.f_attention_scale);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_shexp            = %d\n", __func__, hparams.n_ff_shexp);
     }
 
     if (arch == LLM_ARCH_BAILINGMOE) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_layer_dense_lead   = %d\n",     __func__, hparams.n_layer_dense_lead);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp             = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert_shared      = %d\n",     __func__, hparams.n_expert_shared);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_scale = %.1f\n",   __func__, hparams.expert_weights_scale);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_norm  = %d\n",     __func__, hparams.expert_weights_norm);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_layer_dense_lead    = %d\n",     __func__, hparams.n_layer_dense_lead);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp              = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert_shared       = %d\n",     __func__, hparams.n_expert_shared);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_scale  = %.1f\n",   __func__, hparams.expert_weights_scale);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_norm   = %d\n",     __func__, hparams.expert_weights_norm);
     }
 
     if (arch == LLM_ARCH_BAILINGMOE2) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_layer_dense_lead   = %d\n",     __func__, hparams.n_layer_dense_lead);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp             = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_shexp           = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_shexp);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert_shared      = %d\n",     __func__, hparams.n_expert_shared);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_scale = %.1f\n",   __func__, hparams.expert_weights_scale);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_norm  = %d\n",     __func__, hparams.expert_weights_norm);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_gating_func   = %s\n",     __func__, llama_expert_gating_func_name((llama_expert_gating_func_type) hparams.expert_gating_func));
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: nextn_predict_layers = %d\n",     __func__, hparams.nextn_predict_layers);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_layer_dense_lead    = %d\n",     __func__, hparams.n_layer_dense_lead);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp              = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_shexp            = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_shexp);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_expert_shared       = %d\n",     __func__, hparams.n_expert_shared);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_scale  = %.1f\n",   __func__, hparams.expert_weights_scale);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_weights_norm   = %d\n",     __func__, hparams.expert_weights_norm);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_gating_func    = %s\n",     __func__, llama_expert_gating_func_name((llama_expert_gating_func_type) hparams.expert_gating_func));
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: nextn_predict_layers  = %d\n",     __func__, hparams.nextn_predict_layers);
     }
 
     if (arch == LLM_ARCH_SMALLTHINKER || arch == LLM_ARCH_LFM2MOE) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp             = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_gating_func   = %s\n",     __func__, llama_expert_gating_func_name((llama_expert_gating_func_type) hparams.expert_gating_func));
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp              = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_gating_func    = %s\n",     __func__, llama_expert_gating_func_name((llama_expert_gating_func_type) hparams.expert_gating_func));
     }
 
     if (arch == LLM_ARCH_GROVEMOE) {
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp             = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_chexp           = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_chexp);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_group_experts      = %d\n",     __func__, hparams.n_group_experts);
-        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_group_scale   = %.2f\n",   __func__, hparams.expert_group_scale);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_exp              = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_exp);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_ff_chexp            = %d\n",     __func__, hparams.n_ff_chexp);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: n_group_experts       = %d\n",     __func__, hparams.n_group_experts);
+        LLAMA_LOG_INFO("%s: expert_group_scale    = %.2f\n",   __func__, hparams.expert_group_scale);
     }
 
     vocab.print_info();

filename: src/llama-vocab.cpp
patch: @@ -3302,34 +3302,34 @@ int32_t llama_vocab::impl::detokenize(
 }
 
 void llama_vocab::impl::print_info() const {
-    LLAMA_LOG_INFO("%s: vocab type       = %s\n",     __func__, type_name().c_str());
-    LLAMA_LOG_INFO("%s: n_vocab          = %u\n",     __func__, vocab.n_tokens());
-    LLAMA_LOG_INFO("%s: n_merges         = %u\n",     __func__, (uint32_t) bpe_ranks.size());
+    LLAMA_LOG_INFO("%s: vocab type            = %s\n",     __func__, type_name().c_str());
+    LLAMA_LOG_INFO("%s: n_vocab               = %u\n",     __func__, vocab.n_tokens());
+    LLAMA_LOG_INFO("%s: n_merges              = %u\n",     __func__, (uint32_t) bpe_ranks.size());
 
     // special tokens
-    if (special_bos_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: BOS token        = %d '%s'\n", __func__, special_bos_id,     id_to_token.at(special_bos_id).text.c_str() );  }
-    if (special_eos_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: EOS token        = %d '%s'\n", __func__, special_eos_id,     id_to_token.at(special_eos_id).text.c_str() );  }
-    if (special_eot_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: EOT token        = %d '%s'\n", __func__, special_eot_id,     id_to_token.at(special_eot_id).text.c_str() );  }
-    if (special_eom_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: EOM token        = %d '%s'\n", __func__, special_eom_id,     id_to_token.at(special_eom_id).text.c_str() );  }
-    if (special_unk_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: UNK token        = %d '%s'\n", __func__, special_unk_id,     id_to_token.at(special_unk_id).text.c_str() );  }
-    if (special_sep_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: SEP token        = %d '%s'\n", __func__, special_sep_id,     id_to_token.at(special_sep_id).text.c_str() );  }
-    if (special_pad_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: PAD token        = %d '%s'\n", __func__, special_pad_id,     id_to_token.at(special_pad_id).text.c_str() );  }
-    if (special_mask_id != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: MASK token       = %d '%s'\n", __func__, special_mask_id,    id_to_token.at(special_mask_id).text.c_str() ); }
-
-    if (linefeed_id != LLAMA_TOKEN_NULL)        { LLAMA_LOG_INFO( "%s: LF token         = %d '%s'\n", __func__, linefeed_id,        id_to_token.at(linefeed_id).text.c_str() ); }
-
-    if (special_fim_pre_id != LLAMA_TOKEN_NULL) { LLAMA_LOG_INFO( "%s: FIM PRE token    = %d '%s'\n", __func__, special_fim_pre_id, id_to_token.at(special_fim_pre_id).text.c_str() ); }
-    if (special_fim_suf_id != LLAMA_TOKEN_NULL) { LLAMA_LOG_INFO( "%s: FIM SUF token    = %d '%s'\n", __func__, special_fim_suf_id, id_to_token.at(special_fim_suf_id).text.c_str() ); }
-    if (special_fim_mid_id != LLAMA_TOKEN_NULL) { LLAMA_LOG_INFO( "%s: FIM MID token    = %d '%s'\n", __func__, special_fim_mid_id, id_to_token.at(special_fim_mid_id).text.c_str() ); }
-    if (special_fim_pad_id != LLAMA_TOKEN_NULL) { LLAMA_LOG_INFO( "%s: FIM PAD token    = %d '%s'\n", __func__, special_fim_pad_id, id_to_token.at(special_fim_pad_id).text.c_str() ); }
-    if (special_fim_rep_id != LLAMA_TOKEN_NULL) { LLAMA_LOG_INFO( "%s: FIM REP token    = %d '%s'\n", __func__, special_fim_rep_id, id_to_token.at(special_fim_rep_id).text.c_str() ); }
-    if (special_fim_sep_id != LLAMA_TOKEN_NULL) { LLAMA_LOG_INFO( "%s: FIM SEP token    = %d '%s'\n", __func__, special_fim_sep_id, id_to_token.at(special_fim_sep_id).text.c_str() ); }
+    if (special_bos_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: BOS token             = %d '%s'\n", __func__, special_bos_id,     id_to_token.at(special_bos_id).text.c_str() );  }
+    if (special_eos_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: EOS token             = %d '%s'\n", __func__, special_eos_id,     id_to_token.at(special_eos_id).text.c_str() );  }
+    if (special_eot_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: EOT token             = %d '%s'\n", __func__, special_eot_id,     id_to_token.at(special_eot_id).text.c_str() );  }
+    if (special_eom_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: EOM token             = %d '%s'\n", __func__, special_eom_id,     id_to_token.at(special_eom_id).text.c_str() );  }
+    if (special_unk_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: UNK token             = %d '%s'\n", __func__, special_unk_id,     id_to_token.at(special_unk_id).text.c_str() );  }
+    if (special_sep_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: SEP token             = %d '%s'\n", __func__, special_sep_id,     id_to_token.at(special_sep_id).text.c_str() );  }
+    if (special_pad_id  != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: PAD token             = %d '%s'\n", __func__, special_pad_id,     id_to_token.at(special_pad_id).text.c_str() );  }
+    if (special_mask_id != LLAMA_TOKEN_NULL)    { LLAMA_LOG_INFO( "%s: MASK token            = %d '%s'\n", __func__, special_mask_id,    id_to_token.at(special_mask_id).text.c_str() ); }
+
+    if (linefeed_id != LLAMA_TOKEN_NULL)        { LLAMA_LOG_INFO( "%s: LF token              = %d '%s'\n", __func__, linefeed_id,        id_to_token.at(linefeed_id).text.c_str() ); }
+
+    if (special_fim_pre_id != LLAMA_TOKEN_NULL) { LLAMA_LOG_INFO( "%s: FIM PRE token         = %d '%s'\n", __func__, special_fim_pre_id, id_to_token.at(special_fim_pre_id).text.c_str() ); }
+    if (special_fim_suf_id != LLAMA_TOKEN_NULL) { LLAMA_LOG_INFO( "%s: FIM SUF token         = %d '%s'\n", __func__, special_fim_suf_id, id_to_token.at(special_fim_suf_id).text.c_str() ); }
+    if (special_fim_mid_id != LLAMA_TOKEN_NULL) { LLAMA_LOG_INFO( "%s: FIM MID token         = %d '%s'\n", __func__, special_fim_mid_id, id_to_token.at(special_fim_mid_id).text.c_str() ); }
+    if (special_fim_pad_id != LLAMA_TOKEN_NULL) { LLAMA_LOG_INFO( "%s: FIM PAD token         = %d '%s'\n", __func__, special_fim_pad_id, id_to_token.at(special_fim_pad_id).text.c_str() ); }
+    if (special_fim_rep_id != LLAMA_TOKEN_NULL) { LLAMA_LOG_INFO( "%s: FIM REP token         = %d '%s'\n", __func__, special_fim_rep_id, id_to_token.at(special_fim_rep_id).text.c_str() ); }
+    if (special_fim_sep_id != LLAMA_TOKEN_NULL) { LLAMA_LOG_INFO( "%s: FIM SEP token         = %d '%s'\n", __func__, special_fim_sep_id, id_to_token.at(special_fim_sep_id).text.c_str() ); }
 
     for (const auto & id : special_eog_ids) {
-        LLAMA_LOG_INFO( "%s: EOG token        = %d '%s'\n", __func__, id, id_to_token.at(id).text.c_str() );
+        LLAMA_LOG_INFO( "%s: EOG token             = %d '%s'\n", __func__, id, id_to_token.at(id).text.c_str() );
     }
 
-    LLAMA_LOG_INFO("%s: max token length = %d\n", __func__, max_token_len);
+    LLAMA_LOG_INFO("%s: max token length      = %d\n", __func__, max_token_len);
 }
 
 llama_vocab::llama_vocab() : pimpl(new impl(*this)) {