---
library_name: transformers
tags:
- thai
- opt
- generative ai
- SEA
- southeast-asian
- nlp
license: mit
language:
- the
widget:
- text: 'User: อะไรคือวิธีที่ดีที่สุดในการทําความสะอาดพรม Assistant:'
  example_title: Example 1
- text: >-
    User: ทําไมเครื่องตรวจจับควันถึงส่งเสียงบี๊บเมื่อแบตเตอรี่เหลือน้อย
    Assistant:
  example_title: Example 2
- text: 'User: เมื่อไหร่จะเป็นเวลาที่ดีที่สุดของปีที่จะจองล่องเรือ? Assistant:'
  example_title: Example 3
- text: >-
    User: ฉันต้องการใช้โฟโต้ชอป แต่ฉันไม่คุ้นเคยกับซอฟต์แวร์
    คุณช่วยแนะนําบทเรียนเบื้องต้นเพื่อช่วยฉันให้เร็วขึ้นหน่อยได้ไหม? Assistant:
  example_title: Example 4
- text: 'User: ฉันควรทําอย่างไรถ้าฉันเจอหมีขณะตั้งแคมป์? Assistant:'
  example_title: Example 5
---

![thai-opt350m-instruct-logo](thai-opt350m.png)

# thai-opt350m-instruct
 a generative language model for thai language based on opt350m

**Thai-OPT350M-Instruct** is a fine-tuned pretrained transformer for **thai language** based on facebook/opt-350m.

Dataset for thai-opt350m-instruct
- yadapruk/thai-instructions-rallio

## Base Model
- Facebook Open Pretrained Transformer

## Languages 
- mainly support Thai Language
- a few English, Chinese, Arabic

## Training
- epochs - 12
- training loss - 0.809200

# Model Page

[https://huggingface.co./jojo-ai-mst/thai-opt350m-instruct](https://huggingface.co./jojo-ai-mst/thai-opt350m-instruct)

## Prompt Format

```
User: อะไรคือวิธีที่ดีที่สุดในการทําความสะอาดพรม Assistant:
```

# How to use

```python
# pip install transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM,AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("jojo-ai-mst/thai-opt350m-instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jojo-ai-mst/thai-opt350m-instruct")

def generate_text(prompt, max_length=200, temperature=0.8, top_k=50):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").cuda() # remove .cuda() if only cpu
    output = model.generate(
        input_ids,
        max_length=max_length,
        temperature=temperature,
        top_k=top_k,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        do_sample=True
    )
    for result in output:
      generated_text = tokenizer.decode(result, skip_special_tokens=True)
      print(generated_text)

generate_text("User: อะไรคือวิธีที่ดีที่สุดในการทําความสะอาดพรม Assistant:")
```

# Date of Release 

22/03/2024

# License

MIT

# Author

[Min Si Thu](https://www.linkedin.com/in/min-si-thu/)

# Notes

This ai model is a movement of [MyanmarGPT-Movement](https://github.com/MyanmarGPT-Movement).