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+Quantization made by Richard Erkhov.
+
+[Github](https://github.com/RichardErkhov)
+
+[Discord](https://discord.gg/pvy7H8DZMG)
+
+[Request more models](https://github.com/RichardErkhov/quant_request)
+
+
+mptk-1b - bnb 8bits
+- Model creator: https://huggingface.co/team-lucid/
+- Original model: https://huggingface.co/team-lucid/mptk-1b/
+
+
+
+
+Original model description:
+---
+license: apache-2.0
+language:
+- ko
+---
+# MPTK-1B
+
+MPTK-1B는 한국어/영어코드 데이터셋에서 학습된 1.3B 파라미터의 decoder-only transformer 언어모델입니다.
+
+이 모델은 구글의 [TPU Research Cloud(TRC)](https://sites.research.google/trc/about/)를 통해 지원받은 Cloud TPU로 학습되었습니다.
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+
+다른 decoder-only transformer에서 일부 수정된 아키텍처인 MPT를 기반으로 합니다.
+
+- [ALiBi (Attention with Linear Biases)](https://arxiv.org/abs/2108.12409)를 사용합니다
+- bias를 사용하지 않습니다.
+
+| Hyperparameter  | Value |
+|-----------------|-------|
+| n_parameters    | 1.3B  |
+| n_layers        | 24    |
+| n_heads         | 16    |
+| d_model         | 2048  |
+| vocab size      | 50432 |
+| sequence length | 2048  |
+
+## Uses
+
+## How to Get Started with the Model
+
+fp16으로 실행 시 NaN이 발생할 수 있습니다. 따라서 fp32 혹은 bf16로 실행하기를 권장합니다.
+
+```python
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("team-lucid/mptk-1b")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("team-lucid/mptk-1b")
+
+pipe = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer, device='cuda:0')
+
+with torch.autocast('cuda', dtype=torch.bfloat16):
+    print(
+        pipe(
+            '대한민국의 수도는',
+            max_new_tokens=100,
+            do_sample=True,
+        )
+    )
+
+```
+
+## Training Details
+
+### Training Data
+
+[OSCAR](https://oscar-project.org/), mC4, wikipedia, namuwiki 등 한국어
+데이터에 [RefinedWeb](https://huggingface.co/datasets/tiiuae/falcon-refinedweb), [The Stack](https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack)
+에서 일부를 추가해 학습하였습니다.
+
+#### Training Hyperparameters
+
+| **Hyperparameter** | **Value**  |
+|--------------------|------------|
+| Precision          | bfloat16 |
+| Optimizer          | Lion       |
+| Learning rate      | 2e-4       |
+| Batch size         | 1024       |
+
+