File size: 19,680 Bytes
72644d2
53833c8
 
 
 
 
 
 
 
 
72644d2
53833c8
 
9712961
 
53833c8
7e52af9
53833c8
f672d78
bedafd6
5b5d33a
f672d78
bedafd6
f672d78
bedafd6
f672d78
9712961
2bf0d3a
87fac66
b4823b5
87fac66
83dca2e
ed74716
f635c61
 
ed74716
 
f635c61
 
ed74716
 
0009f1d
bedafd6
9712961
de4a37e
 
53833c8
 
 
 
 
d8044b7
53833c8
 
 
 
 
 
 
82c4f4d
 
53833c8
82c4f4d
 
53833c8
 
82c4f4d
 
 
 
53833c8
 
82c4f4d
 
ca7e615
 
 
82c4f4d
35dc3d5
 
 
 
 
82c4f4d
 
ca7e615
82c4f4d
35dc3d5
 
 
 
 
82c4f4d
 
ca7e615
b4823b5
ca7e615
b4823b5
35dc3d5
 
 
 
 
b4823b5
 
ca7e615
b4823b5
35dc3d5
 
 
 
 
b4823b5
 
ca7e615
b4823b5
35dc3d5
 
 
 
 
b4823b5
 
ca7e615
2006ec5
35dc3d5
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
cb41537
 
ca7e615
cb41537
35dc3d5
 
 
 
 
 
2006ec5
53833c8
 
 
bd771b7
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
0cc44e2
53833c8
0cc44e2
 
 
 
 
 
 
bd771b7
53833c8
 
 
 
 
 
0cc44e2
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7e52af9
0cc44e2
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ca7e615
9f9cf8b
6d2fbf8
9f9cf8b
 
 
64547cd
ca7e615
53833c8
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
---
license: apache-2.0
language:
- th
- en
library_name: transformers
pipeline_tag: text-generation
tags:
- openthaigpt
- llama
---

# 🇹🇭 OpenThaiGPT 7b 1.0.0
![OpenThaiGPT](https://1173516064-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FvvbWvIIe82Iv1yHaDBC5%2Fuploads%2Fb8eiMDaqiEQL6ahbAY0h%2Fimage.png?alt=media&token=6fce78fd-2cca-4c0a-9648-bd5518e644ce)  
[More Info](https://openthaigpt.aieat.or.th/)

🇹🇭 **OpenThaiGPT 7b Version 1.0.0** is an advanced 7-billion-parameter Thai language chat model based on LLaMA v2 released on April 8, 2024. It has been specifically fine-tuned for Thai instructions and enhanced by incorporating over 10,000 of the most commonly used Thai words into the large language model's (LLM) dictionary, significantly boosting its response speed.

## Highlights
- **Leading-edge Thai language LLM**, setting new benchmarks by achieving the highest average scores across several Thai language exams when compared to all other open-source Thai LLMs.
- **The First 70b Thai opensource LLM**, achieving the higher score on Thai exams than OpenAI GPT 3.5, Google Gemini, and Claude 3 Haiku.
- **Support for extended conversations** across multiple turns.
- Support the use case of **Retrieval Augmented Generation (RAG)** for enriched response generation.
- **Generation speeds increased by tenfold**, thanks to the addition of 10,000 frequently used Thai words to the model's dictionary.
- Pretrained upon a foundation of **more than 65 billion Thai language words** and meticulously fine-tuned with over 1 million Thai instruction examples.
- Capable of understanding and processing **input contexts of up to 4096 Thai words**, allowing for detailed and complex instructions.

## Benchmark by OpenThaiGPT Eval
** Please take a look at ``OTG 7b (April 2024)`` for this model's evaluation result.

| **Exams**                  | **OTG 7b (Aug 2023)** | **OTG 13b (Dec 2023)** | <b style="color:blue">OTG 7b (April 2024)</b> | **OTG 13b (April 2024)** | **OTG 70b (April 2024)** | **SeaLLM 7b v1** | **SeaLLM 7b v2** | **SeaLion 7b** | **WanchanGLM 7b** | **Sailor-7b-Chat** | **TyphoonGPT 7b Instruct** | **GPT3.5** | **GPT4** | **Gemini Pro** | **Gemini 1.5** | **Claude 3 Haiku** | **Claude 3 Sonnet** | **Claude 3 Opus** |
|----------------------------|-----------------------|------------------------|-------------------------|--------------------------|--------------------------|------------------|------------------|----------------|-------------------|--------------------|----------------------------|------------|----------|----------------|----------------|--------------------|---------------------|-------------------|
| **A-Level**                | 17.50%                | 34.17%                 | <b style="color:blue">25.00%</b>                  | 30.83%                   | 45.83%                   | 18.33%           | 34.17%           | 21.67%         | 17.50%            | 40.00%             | 37.50%                     | 38.33%     | 65.83%   | 56.67%         | 55.83%         | 58.33%             | 59.17%              | 77.50%            |
| **TGAT**                   | 24.00%                | 22.00%                 | <b style="color:blue">22.00%</b>                  | 36.00%                   | 36.00%                   | 14.00%           | 28.00%           | 24.00%         | 16.00%            | 34.00%             | 30.00%                     | 28.00%     | 44.00%   | 22.00%         | 28.00%         | 36.00%             | 34.00%              | 46.00%            |
| **TPAT1**                  | 22.50%                | 47.50%                 | <b style="color:blue">42.50%</b>                  | 27.50%                   | 62.50%                   | 22.50%           | 27.50%           | 22.50%         | 17.50%            | 40.00%             | 47.50%                     | 45.00%     | 52.50%   | 52.50%         | 50.00%         | 52.50%             | 50.00%              | 62.50%            |
| **thai_investment_consultant_exams**  | 8.00%      | 28.00%                 | <b style="color:blue">76.00%</b>                  | 84.00%                   | 68.00%                   | 16.00%           | 28.00%           | 24.00%         | 16.00%            | 24.00%             | 32.00%                     | 40.00%     | 64.00%   | 52.00%         | 32.00%         | 44.00%             | 64.00%              | 72.00%            |
| **facebook_beleble_tha_200** | 25.00%              | 45.00%                 | <b style="color:blue">34.50%</b>                  | 39.50%                   | 70.00%                   | 13.50%           | 51.00%           | 27.00%         | 24.50%            | 63.00%             | 51.50%                     | 50.00%     | 72.50%   | 65.00%         | 74.00%         | 63.50%             | 77.00%              | 90.00%            |
| **xcopa_th_200**           | 45.00%                | 56.50%                 | <b style="color:blue">49.50%</b>                  | 51.50%                   | 74.50%                   | 26.50%           | 47.00%           | 51.50%         | 48.50%            | 68.50%             | 65.00%                     | 64.00%     | 82.00%   | 68.00%         | 74.00%         | 64.00%             | 80.00%              | 86.00%            |
| **xnli2.0_th_200**         | 33.50%                | 34.50%                 | <b style="color:blue">39.50%</b>                  | 31.00%                   | 47.00%                   | 21.00%           | 43.00%           | 37.50%         | 33.50%            | 16.00%             | 20.00%                     | 50.00%     | 69.00%   | 53.00%         | 54.50%         | 50.00%             | 68.00%              | 68.50%            |
| **ONET M3**                | 17.85%                | 38.86%                 | <b style="color:blue">34.11%</b>                  | 39.36%                   | 56.15%                   | 15.58%           | 23.92%           | 21.79%         | 19.56%            | 21.37%             | 28.03%                     | 37.91%     | 49.97%   | 55.99%         | 57.41%         | 52.73%             | 40.60%              | 63.87%            |
| **ONET M6**                | 21.14%                | 28.87%                 | <b style="color:blue">22.53%</b>                  | 23.32%                   | 42.85%                   | 15.09%           | 19.48%           | 16.96%         | 20.67%            | 28.64%             | 27.46%                     | 34.44%     | 46.29%   | 45.53%         | 50.23%         | 34.79%             | 38.49%              | 48.56%            |
| **AVERAGE SCORE**          | 23.83%                | 37.27%                 | <b style="color:blue;font-size:1.3em">38.40%</b>                  | 40.33%                   | 55.87%                   | 18.06%           | 33.56%           | 27.44%         | 23.75%            | 37.28%             | 37.67%                     | 43.07%     | 60.68%   | 52.30%         | 52.89%         | 50.65%             | 56.81%              | 68.32%            |
Thai language multiple choice exams, Test on unseen test sets, Zero-shot learning. Benchmark source code and exams information: https://github.com/OpenThaiGPT/openthaigpt_eval

(Updated on: 7 April 2024)

## Licenses
**Source Code**: License Apache Software License 2.0.<br>
**Weight**: Research and **Commercial uses**.<br>

## Sponsors
<img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/5fcd9c426d942eaf4d1ebd30/FDC9WYN2iykQbVW1rY4q5.png" width="600px">

## Supports
- Official website: https://openthaigpt.aieat.or.th
- Facebook page: https://web.facebook.com/groups/openthaigpt
- A Discord server for discussion and support [here](https://discord.gg/rUTp6dfVUF)
- E-mail: kobkrit@aieat.or.th

## Prompt Format
Prompt format is based on Llama2 with a small modification (Adding "###" to specify the context part)
```
<s>[INST] <<SYS>
{system_prompt}
<</SYS>>

{human_turn1}###{context_turn1} [/INST]{assistant_turn1}</s><s>{human_turn2}###{context_turn2} [/INST] ...
```

### System prompt:
```
You are a question answering assistant. Answer the question as truthful and helpful as possible คุณคือผู้ช่วยตอบคำถาม จงตอบคำถามอย่างถูกต้องและมีประโยชน์ที่สุด
```

### Examples

#### Single Turn Conversation Example
```
<s>[INST] <<SYS>
You are a question answering assistant. Answer the question as truthful and helpful as possible คุณคือผู้ช่วยตอบคำถาม จงตอบคำถามอย่างถูกต้องและมีประโยชน์ที่สุด
<</SYS>>

สวัสดีครับ [/INST]
```

#### Single Turn Conversation with Context (RAG) Example
```
<s>[INST] <<SYS>
You are a question answering assistant. Answer the question as truthful and helpful as possible คุณคือผู้ช่วยตอบคำถาม จงตอบคำถามอย่างถูกต้องและมีประโยชน์ที่สุด
<</SYS>>

กรุงเทพมีพื้นที่เท่าไร่###กรุงเทพมหานคร เป็นเมืองหลวง นครและมหานครที่มีประชากรมากที่สุดของประเทศไทย กรุงเทพมหานครมีพื้นที่ทั้งหมด 1,568.737 ตร.กม. มีประชากรตามทะเบียนราษฎรกว่า 8 ล้านคน [/INST]
```

#### Multi Turn Conversation Example

##### First turn
```
<s>[INST] <<SYS>
You are a question answering assistant. Answer the question as truthful and helpful as possible คุณคือผู้ช่วยตอบคำถาม จงตอบคำถามอย่างถูกต้องและมีประโยชน์ที่สุด
<</SYS>>

สวัสดีครับ [/INST]
```

##### Second turn
```
<s>[INST] <<SYS>
You are a question answering assistant. Answer the question as truthful and helpful as possible คุณคือผู้ช่วยตอบคำถาม จงตอบคำถามอย่างถูกต้องและมีประโยชน์ที่สุด
<</SYS>>

สวัสดีครับ [/INST]สวัสดีค่ะ มีคำถามอะไร ถามได้เลย</s><s>ขอสูตรทำส้มตำหน่อย [/INST]
```

##### Third turn
```
<s>[INST] <<SYS>
You are a question answering assistant. Answer the question as truthful and helpful as possible คุณคือผู้ช่วยตอบคำถาม จงตอบคำถามอย่างถูกต้องและมีประโยชน์ที่สุด
<</SYS>>

สวัสดีครับ [/INST]สวัสดีค่ะ มีคำถามอะไร ถามได้เลย</s><s>ขอสูตรทำส้มตำหน่อย [/INST]ได้เลยค่ะ ส้มตำเป็นเมนูที่ทำง่ายและอร่อย มาเริ่มกันเลยนะคะ</s><s>เริ่มได้เลย [/INST]
```

##### Fourth turn
```
<s>[INST] <<SYS>
You are a question answering assistant. Answer the question as truthful and helpful as possible คุณคือผู้ช่วยตอบคำถาม จงตอบคำถามอย่างถูกต้องและมีประโยชน์ที่สุด
<</SYS>>

สวัสดีครับ [/INST]สวัสดีค่ะ มีคำถามอะไร ถามได้เลย</s><s>ขอสูตรทำส้มตำหน่อย [/INST]ได้เลยค่ะ ส้มตำเป็นเมนูที่ทำง่ายและอร่อย มาเริ่มกันเลยนะคะ</s><s>เริ่มได้เลย [/INST]
ตำไทยเป็นเมนูที่ใครๆ ก็คุ้นเคย ด้วยรสชาติที่กลมกล่อม หวาน เปรี้ยว เค็ม เผ็ด ครบรส วันนี้เราจะมาทำส้มตำด้วยกันค่ะ สิ่งแรกที่ต้องมีคือเครื่องปรุงดังนี้
- มะละกอดิบ 1 ลูก
- กุ้งแห้ง 1/2 ถ้วย
- กระเทียม 3 กลีบ
- พริกขี้หนู 3 เม็ด
- น้ำตาลปี๊บ 1 ช้อนโต๊ะ
- น้ำปลา 2 ช้อนโต๊ะ
- มะนาว 1 ลูก
- งาขาวคั่ว 1/4 ถ้วย

วิธีทำมีดังนี้ค่ะ
1. เริ่มจากล้างมะละกอให้สะอาด แล้วใช้มีดปอกเปลือก เอาไส้ออก หั่นเป็นเส้นบางๆ เตรียมไว้
2. ตำกุ้งแห้งให้ละเอียด แล้วตักขึ้นพักไว้
3. ใช้ครกหินหรือเครื่องปั่น บดพริกขี้หนูกับกระเทียมให้ละเอียด
4. ใส่กุ้งแห้งที่ตำแล้วลงไปผสม ตามด้วยน้ำตาลปี๊บ น้ำปลา มะนาว และเส้นมะละกอ คลุกเคล้าให้เข้ากัน
5. ชิมรสให้ได้รสหวาน เปรี้ยว เค็ม เผ็ด จากนั้นตักขึ้นเสิร์ฟพร้อมผักสด อาทิ กะหล่ำปลี ถั่วงอก แครอท ผักบุ้ง</s><s>ขอบคุณครับ [/INST]
```

#### Multi Turn Conversation with Context (RAG) Example
```
<s>[INST] <<SYS>
You are a question answering assistant. Answer the question as truthful and helpful as possible คุณคือผู้ช่วยตอบคำถาม จงตอบคำถามอย่างถูกต้องและมีประโยชน์ที่สุด
<</SYS>>

กรุงเทพมีพื้นที่เท่าไร่###กรุงเทพมหานคร เป็นเมืองหลวง นครและมหานครที่มีประชากรมากที่สุดของประเทศไทย กรุงเทพมหานครมีพื้นที่ทั้งหมด 1,568.737 ตร.กม. มีประชากรตามทะเบียนราษฎรกว่า 8 ล้านคน [/INST]
กรุงเทพมหานครมีพื้นที่ทั้งหมด 1,568.737 ตร.กม.</s><s>และประชากรล่ะ [/INST]
```

## How to use

### Huggingface
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Ensure CUDA is available
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
print(f"Using device: {device}")

# Init Model
model_path="openthaigpt/openthaigpt-1.0.0-7b-chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model.to(device)

# Prompt
prompt = "สวัสดีครับ OpenThaiGPT"
llama_prompt = f"<s>[INST] <<SYS>>\nYou are a question answering assistant. Answer the question as truthful and helpful as possible คุณคือผู้ช่วยตอบคำถาม จงตอบคำถามอย่างถูกต้องและมีประโยชน์ที่สุด<</SYS>>\n\n{prompt} [/INST]"
inputs = tokenizer.encode(llama_prompt, return_tensors="pt")
inputs = inputs.to(device)

# Generate
outputs = model.generate(inputs, max_length=512, num_return_sequences=1)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```

### vLLM

1. Install VLLM (https://github.com/vllm-project/vllm)
   
2. Run server
```bash
python -m vllm.entrypoints.api_server --model /path/to/model --tensor-parallel-size num_gpus
```
3. Run inference (CURL example)
```bash
curl --request POST \
    --url http://localhost:8000/generate \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '{"prompt": "<s>[INST] <<SYS>>\nYou are a question answering assistant. Answer the question as truthful and helpful as possible คุณคือผู้ช่วยตอบคำถาม จงตอบคำถามอย่างถูกต้องและมีประโยชน์ที่สุด\n<</SYS>>\n\nอยากลดความอ้วนต้องทำอย่างไร [/INST]","use_beam_search": false, "temperature": 0.1, "max_tokens": 512, "top_p": 0.75, "top_k": 40, "frequency_penalty": 0.3 "stop": "</s>"}'
```

### LlamaCPP (for GGUF)

1. Build and Install LlamaCPP (LLAMA_CUBLAS=1 is for GPU inference)
```bash
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git \
  && cd llama.cpp \
  && make -j LLAMA_CUBLAS=1 CUDA_DOCKER_ARCH=all
```

2. Run server
```bash
./server -m /path/to/ggml-model-f16.gguf -c 3072 -ngl 81 -ts 1,1 --host 0.0.0.0
```

3. Run inference (CURL example)
```bash
curl --location 'http://localhost:8000/completion' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "prompt":"<s>[INST] <<SYS>>\nYou are a question answering assistant. Answer the question as truthful and helpful as possible คุณคือผู้ช่วยตอบคำถาม จงตอบคำถามอย่างถูกต้องและมีประโยชน์ที่สุด friendly\n\n<<SYS>>\n\nอยากลดความอ้วนต้องทำอย่างไร [/INST]",
    "max_tokens": 512,
    "stop":"</s>"
}'
```

### GPU Memory Requirements
| **Number of Parameters** | **FP 16 bits** | **8 bits (Quantized)** | **4 bits (Quantized)** | **Example Graphic Card for 4 bits** |
|------------------|----------------|------------------------|------------------------|---------------------------------------------|
| **7b**           | 24 GB          | 12 GB                  | 6 GB                   | Nvidia RTX 4060 8GB                         |
| **13b**          | 48 GB          | 24 GB                  | 12 GB                  | Nvidia RTX 4070 16GB                        |
| **70b**          | 192 GB         | 96 GB                  | 48 GB                  | Nvidia RTX 4090 24GB x 2 cards              |

### Authors
* Kobkrit Viriyayudhakorn (kobkrit@aieat.or.th)
* Sumeth Yuenyong (sumeth.yue@mahidol.edu)
* Thaweewat Rugsujarit (thaweewr@scg.com)
* Jillaphat Jaroenkantasima (autsadang41@gmail.com)
* Norapat Buppodom (new@norapat.com)
* Koravich Sangkaew (kwankoravich@gmail.com)
* Peerawat Rojratchadakorn (peerawat.roj@gmail.com)
* Surapon Nonesung (nonesungsurapon@gmail.com)
* Chanon Utupon (chanon.utupon@gmail.com)
* Sadhis Wongprayoon (sadhis.tae@gmail.com)
* Nucharee Thongthungwong (nuchhub@hotmail.com)
* Chawakorn Phiantham (mondcha1507@gmail.com)
* Patteera Triamamornwooth (patt.patteera@gmail.com)
* Nattarika Juntarapaoraya (natt.juntara@gmail.com)
* Kriangkrai Saetan (kraitan.ss21@gmail.com)
* Pitikorn Khlaisamniang (pitikorn32@gmail.com)

<i>Disclaimer: Provided responses are not guaranteed.</i>