Pathumma Llm Text 1.0.0

🚀 PathummaLLM-text-1.0.0-7B：タイ語、中国語、英語対応の大規模言語モデル

PathummaLLM-text-1.0.0-7Bは、70億のパラメータを持つ大規模言語モデルで、タイ語 🇹🇭、中国語 🇨🇳、英語 🇬🇧 をサポートしています。このモデルはOpenThaiLLM-Prebuiltをベースに、指令に基づく微調整が行われています。Openthaigpt1.5-7b-instructと比較して、競争力のある性能を発揮し、アプリケーションシナリオ、検索強化生成（RAG）、制約付き生成、推論タスクなどに最適化されています。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、PathummaLLM-text-1.0.0-7Bモデルをどのようにすぐに使うかを説明します。

環境要件

Qwen2.5のコードは最新のHugging face transformers ライブラリに統合されています。最新バージョンの transformers を使用することをおすすめします。

transformers<4.37.0 を使用すると、以下のエラーが発生します。

KeyError: 'qwen2'

コード例

以下は、apply_chat_template を使用してトークナイザーとモデルをロードし、内容を生成するコードスニペットです。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # モデルをロードするデバイス

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "nectec/Pathumma-llm-text-1.0.0",
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nectec/Pathumma-llm-text-1.0.0")

prompt = "บริษัท A มีต้นทุนคงที่ 100,000 บาท และต้นทุนผันแปรต่อหน่วย 50 บาท ขายสินค้าได้ในราคา 150 บาทต่อหน่วย ต้องขายสินค้าอย่างน้อยกี่หน่วยเพื่อให้ถึงจุดคุ้มทุน?"
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are Pathumma LLM, created by NECTEC. Your are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    model_inputs.input_ids,
    max_new_tokens=4096,
    repetition_penalty=1.1,
    temperature = 0.4
)
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

GGUF 実装例

%pip install --quiet https://github.com/abetlen/llama-cpp-python/releases/download/v0.2.90-cu124/llama_cpp_python-0.2.90-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
import transformers
import torch
from llama_cpp import Llama
import os
import requests

local_dir = "your local dir"
directory_path = r'{local_dir}/Pathumma-llm-text-1.0.0'
if not os.path.exists(directory_path):
    os.mkdir(directory_path)

if not os.path.exists(f'{local_dir}/Pathumma-llm-text-1.0.0/Pathumma-llm-it-7b-Q4_K_M.gguf'):
    !wget -O f'{local_dir}/Pathumma-llm-text-1.0.0/Pathumma-llm-it-7b-Q4_K_M.gguf' "https://huggingface.co/nectec/Pathumma-llm-text-1.0.0/resolve/main/Pathumma-llm-it-7b-Q4_K_M.gguf?download=true"

# Llamaモデルを初期化
llm = Llama(model_path=f'{local_dir}/Pathumma-llm-text-1.0.0/Pathumma-llm-it-7b-Q4_K_M.gguf', n_gpu_layers=-1, n_ctx=8192,verbose=False)
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("nectec/Pathumma-llm-text-1.0.0")

memory = [{'content': 'You are Pathumma LLM, created by NECTEC (National Electronics and Computer Technology Center). Your are a helpful assistant.', 'role': 'system'},]

def generate(instuction,memory=memory):
    memory.append({'content': instuction, 'role': 'user'})
    p = tokenizer.apply_chat_template(
        memory,
        tokenize=False,
        add_generation_prompt=True
    )
    response = llm(
        p,
        max_tokens=2048,
        temperature=0.2,
        top_p=0.95,
        repeat_penalty=1.1,
        top_k=40,
        min_p=0.05,
        stop=["<|im_end|>"]
    )
    output = response['choices'][0]['text']
    memory.append({'content': output, 'role': 'assistant'})
    return output

print(generate("คุณคือใคร"))

✨ 主な機能

• 多言語対応：タイ語、中国語、英語をサポートし、様々な言語シナリオに対応します。
• 高い性能：Openthaigpt1.5-7b-instructと比較して、競争力のある性能を発揮します。
• 最適化：検索強化生成（RAG）、制約付き生成、推論タスクに最適化されています。

📚 ドキュメント

モデル詳細

リリースノートについては、ブログ を参照してください。 テキスト大規模言語モデルの詳細情報については、このブログ を参照してください。

データセット比率

評価性能

🔧 技術詳細

ベースモデル

• ベースモデル：nectec/OpenThaiLLM-Prebuilt-7B
• ベースモデルの関係：微調整

指標

• 正解率

タスクタイプ

• テキスト生成

タグ

• 化学
• 生物学
• 金融
• 法律
• コード
• 医学
• テキスト生成推論

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。

👥 貢献者

LLMチーム

• Pakawat Phasook (pakawat.phas@kmutt.ac.th)
• Jessada Pranee (jessada.pran@kmutt.ac.th)
• Arnon Saeoung (anon.saeoueng@gmail.com)
• Kun Kerdthaisong (kun.ker@dome.tu.ac.th)
• Kittisak Sukhantharat (kittisak.suk@stu.nida.ac.th)
• Piyawat Chuangkrud (piyawat@it.kmitl.ac.th)
• Chaianun Damrongrat (chaianun.damrongrat@nectec.or.th)
• Sarawoot Kongyoung (sarawoot.kongyoung@nectec.or.th)

オーディオチーム

• Pattara Tipaksorn (pattara.tip@ncr.nstda.or.th)
• Wayupuk Sommuang (wayupuk.som@dome.tu.ac.th)
• Oatsada Chatthong (atsada.cha@dome.tu.ac.th)
• Kwanchiva Thangthai (kwanchiva.thangthai@nectec.or.th)

ビジョンチーム

• Thirawarit Pitiphiphat (60010474@kmitl.ac.th)
• Peerapas Ngokpon (jamesselmon78169@gmail.com)
• Theerasit Issaranon (theerasit.issaranon@nectec.or.th)

📖 引用

このプロジェクトが役立った場合は、以下を引用してください。

@misc{qwen2.5,
    title = {Qwen2.5: A Party of Foundation Models},
    url = {https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5/},
    author = {Qwen Team},
    month = {September},
    year = {2024}
}

@article{qwen2,
      title={Qwen2 Technical Report}, 
      author={An Yang and Baosong Yang and Binyuan Hui and Bo Zheng and Bowen Yu and Chang Zhou and Chengpeng Li and Chengyuan Li and Dayiheng Liu and Fei Huang and Guanting Dong and Haoran Wei and Huan Lin and Jialong Tang and Jialin Wang and Jian Yang and Jianhong Tu and Jianwei Zhang and Jianxin Ma and Jin Xu and Jingren Zhou and Jinze Bai and Jinzheng He and Junyang Lin and Kai Dang and Keming Lu and Keqin Chen and Kexin Yang and Mei Li and Mingfeng Xue and Na Ni and Pei Zhang and Peng Wang and Ru Peng and Rui Men and Ruize Gao and Runji Lin and Shijie Wang and Shuai Bai and Sinan Tan and Tianhang Zhu and Tianhao Li and Tianyu Liu and Wenbin Ge and Xiaodong Deng and Xiaohuan Zhou and Xingzhang Ren and Xinyu Zhang and Xipin Wei and Xuancheng Ren and Yang Fan and Yang Yao and Yichang Zhang and Yu Wan and Yunfei Chu and Yuqiong Liu and Zeyu Cui and Zhenru Zhang and Zhihao Fan},
      journal={arXiv preprint arXiv:2407.10671},
      year={2024}
}

💬 サポートコミュニティ

Discordコミュニティに参加して、交流することができます。