🔥OpenThaiGPT 1.0.0 <8 Apr 2024>

🇹🇭 OpenThaiGPT 1.0.0

🇹🇭 OpenThaiGPT 7b, 13b, 70b Version 1.0.0 is an advanced 7, 13, 70-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 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.

Download Models from Huggingface

7b - https://huggingface.co/openthaigpt/openthaigpt-1.0.0-7b-chat 7b (GGUF) - https://huggingface.co/openthaigpt/openthaigpt-1.0.0-7b-chat-gguf 13b - https://huggingface.co/openthaigpt/openthaigpt-1.0.0-13b-chat 70b - https://huggingface.co/openthaigpt/openthaigpt-1.0.0-70b-chat

Pipeline

https://colab.research.google.com/drive/1w1giDWhmq3WIUCK4AISFJtGIqiPDtRSC?usp=sharing

Benchmark by OpenThaiGPT Eval

** Please take a look at OTG 7b, 13b and 70b (April 2024) for this model's evaluation result.

Exams	OTG 7b (Aug 2023)	OTG 13b (Dec 2023)	OTG 7b (April 2024)	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%	25.00%	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%	22.00%	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%	42.50%	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%	76.00%	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%	34.50%	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%	49.50%	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%	39.50%	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%	34.11%	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%	22.53%	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%	38.40%	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. Weight: Research and Commercial uses.

Supports

Official website: https://openthaigpt.aieat.or.th
Facebook page: https://web.facebook.com/groups/openthaigpt
A Discord server for discussion and support here
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

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

Install VLLM (https://github.com/vllm-project/vllm)
Run server

python -m vllm.entrypoints.api_server --model /path/to/model --tensor-parallel-size num_gpus

Run inference (CURL example)

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)

Build and Install LlamaCPP (LLAMA_CUBLAS=1 is for GPU inference)

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git \
  && cd llama.cpp \
  && make -j LLAMA_CUBLAS=1 CUDA_DOCKER_ARCH=all

Run server

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

Run inference (CURL example)

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

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)

Disclaimer: Provided responses are not guaranteed.

PreviousColab Demo!Nextองค์กรที่ร่วมสนับสนุน (Sponsors)

Last updated 3 months ago