Greenmind Medium 14B R1

🚀 GreenMind-Medium-14B-R1

We're excited to release GreenMind-Medium-14B-R1, a medium-sized Vietnamese language model. It's highly effective at answering questions that demand intermediate-level reasoning, covering a wide range of topics like general knowledge, mathematics, natural science, and social science. By using the Group Relative Policy Optimization strategy for fine-tuning, we've guided the model to generate logically coherent responses.

🚀 Quick Start

Here's a code snippet with apply_chat_template to show you how to load the tokenizer and model and generate content.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "GreenNode/GreenMind-Medium-14B-R1"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_name,
    revision='main',
    trust_remote_code=False,
)
prompt = r"""Vừa gà vừa chó
Bó lại cho tròn
Ba mươi sáu con
Một trăm chân chẵn
Hỏi có bao nhiêu con gà, bao nhiêu con chó?"""

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "Bạn là một trợ lý ảo hữu ích trong việc trả lời câu hỏi. Hãy suy luận từng bước, và đưa ra đáp án trong thẻ <answer> </answer>."
    },
    {
        "role": "user",
        "content": f"{prompt} Hãy suy luận từng bước trong thẻ <think> </think>. Và trả về đáp án trong thẻ <answer> </answer>."
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "Hãy để tôi giải quyết từng bước.\n<think>"
    }
]

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages, 
    tokenize=False, 
    continue_final_message=True)

model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=1024
)

generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
# Đầu tiên, chúng ta cần thiết lập hai phương trình dựa trên thông tin đề bài:
# 1. Tổng số con gà và chó là 36: x + y = 36
# 2. Tổng số chân là 100: 2x + 4y = 100
# Trong đó, x là số con gà và y là số con chó.
# Tiếp theo, chúng ta giải hệ phương trình này:
# Từ phương trình thứ nhất, ta có: x = 36 - y
# Thay vào phương trình thứ hai: 2(36 - y) + 4y = 100
# => 72 - 2y + 4y = 100
# => 2y = 28
# => y = 14 (số con chó)
# Thay y = 14 vào phương trình x + y = 36:
# => x = 36 - 14 = 22 (số con gà)
# Vậy, có 22 con gà và 14 con chó.
# </think>
# <answer>Có 22 con gà và 14 con chó.</answer>

✨ Features

Model Description

📚 Documentation

Evaluation

Table 1. SeaExam Dataset. GreenMind-Medium-14B-R1 compared to the base model and some larger models.

Table 2. VLSP 2023 Challenge: The performance of our model outperforms most SOTA models.

Table 3. VMLU Dataset. The performance compared to fine-tuned models.

📄 License

This repository and the model weights are licensed under the MIT License.

📖 Citation

If you find our work helpful, feel free to cite us.

@misc{tung2025greenmindnextgenerationvietnameselarge,
      title={GreenMind: A Next-Generation Vietnamese Large Language Model for Structured and Logical Reasoning}, 
      author={Luu Quy Tung and Hoang Quoc Viet and Vo Trong Thu},
      year={2025},
      eprint={2504.16832},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2504.16832}, 
}

📞 Contact Us

• General & Collaboration: tung.vu@greennode.ai, thuvt@greennode.ai
• Technical: viethq5@greennode.ai

🔗 Follow Us

https://x.com/greennode23

💬 Support

https://discord.gg/B6MJFM3J3a