---
license: mit
language:
  - th
  - en
pipeline_tag: text-generation
library_name: transformers
tags:
  - thai
  - instruct
  - causal-lm
  - llama-architecture
  - sentencepiece
  - wongwian
base_model: wongwian-org/wongwian-micro-instruct
model_type: llama
---

<p align="center">
  <img src="./ProfilePic.png" width="20%"/>
</p>


# Wongwian Micro Instruct — 272M

**The first model in the Wongwian series.** A compact 272M-parameter Thai-centric language model trained entirely from scratch on 40B tokens of Thai-dominant data and then instruction-fine-tuned. No base weights from existing open models were used at any stage.

> _"Cultural & Localization AI for the world"_ — Wongwian

---
# Wongwian Micro Instruct — 272M (ภาษาไทย)

**โมเดลตัวแรกในซีรีส์ Wongwian** เป็นโมเดลภาษาขนาดเล็ก 272 ล้านพารามิเตอร์ที่เน้นภาษาไทยเป็นหลัก **ฝึกขึ้นมาจากศูนย์ (train from scratch) บนข้อมูล 40 พันล้าน token** แล้วผ่านการ instruction fine-tuning โดยไม่ได้นำ open weights ของโมเดลอื่นมาต่อยอดแต่อย่างใด

> _"Cultural & Localization AI for the world"_ — Wongwian

---

## ภาพรวมโมเดล

| คุณสมบัติ | ค่า |
|---|---|
| **ตระกูล** | Wongwian |
| **ซีรีส์** | Micro |
| **เวอร์ชัน** | Instruct v1 (step 450) |
| **สถาปัตยกรรม** | LlamaForCausalLM |
| **จำนวนพารามิเตอร์** | ~272 ล้าน |
| **Context length** | 2,048 tokens |
| **Precision** | bfloat16 |
| **Token ที่ใช้ pre-train** | ~40 พันล้าน |
| **ภาษาหลัก** | ไทย 🇹🇭 |
| **ภาษารอง** | อังกฤษ 🇬🇧 |
| **License** | MIT |

---

## เกี่ยวกับ Wongwian

Wongwian คือโครงการวิจัย AI ภาษาไทยที่มุ่งสร้าง **โมเดลภาษา AI ที่มีประสิทธิภาพสูงและเข้าใจบริบทเชิงวัฒนธรรม** สำหรับภาษาไทยและภาษาอื่น ๆ ที่ขาดแคลนทรัพยากร โครงการนี้แสดงให้เห็นว่าโมเดล AI ที่มีคุณภาพสูงไม่จำเป็นต้องมีพารามิเตอร์มหาศาล โมเดลขนาดเล็กที่ออกแบบอย่างพิถีพิถันและใช้ข้อมูลที่เหมาะสม สามารถตอบโจทย์การใช้งานจริงได้อย่างมีประสิทธิผล

**วิสัยทัศน์:** _Cultural & Localization AI for the world_ — สร้าง AI ที่เข้าใจความละเอียดอ่อนทางภาษา วัฒนธรรม และบริบทของแต่ละชุมชนอย่างลึกซึ้ง

**จุดแข็งของโมเดลนี้:**

- **ฝึกจากศูนย์ (from scratch)** บนข้อมูลภาษาไทยเป็นหลัก ไม่ได้ต่อยอดจากโมเดลสาธารณะใดทั้งสิ้น
- **SentencePiece Unigram tokenizer** (32K vocab) ออกแบบมาเฉพาะสำหรับโครงสร้างภาษาไทยและข้อความผสมไทย-อังกฤษ
- สร้างบนเฟรมเวิร์ค [OLMo-core](https://github.com/allenai/OLMo-core) แบบ open-source
- ผ่านการ instruction fine-tuning (SFT) ด้วยข้อมูลบทสนทนาภาษาไทย
- รูปแบบ prompt สะท้อนการโต้ตอบผู้ช่วยภาษาไทยอย่างเป็นธรรมชาติ

---

## Model Overview

| Property | Value |
|---|---|
| **Model family** | Wongwian |
| **Series** | Micro |
| **Version** | Instruct v1 (step 450) |
| **Architecture** | LlamaForCausalLM |
| **Parameters** | ~272 M |
| **Context length** | 2 048 tokens |
| **Precision** | bfloat16 |
| **Pre-train tokens** | ~40 B |
| **Primary language** | Thai 🇹🇭 |
| **Secondary language** | English 🇬🇧 |
| **License** | MIT |

---

## About Wongwian

Wongwian is a Thai AI research initiative focused on building **efficient, culturally-grounded language models** for Thai and other under-resourced languages. The project demonstrates that high-quality language AI does not require massive parameter counts — a carefully designed small model, trained on the right data, can serve real-world use cases effectively.

**Vision:** _Cultural & Localization AI for the world_ — delivering language models that deeply understand the cultural, linguistic, and contextual nuances of each community they serve.

**What makes this model different:**

- Trained **from scratch** on Thai-dominant data — not a fine-tune of any existing public model
- Custom **SentencePiece Unigram** tokenizer (32K vocab) designed for Thai morphology and mixed Thai-English text
- Built on the open [OLMo-core](https://github.com/allenai/OLMo-core) training framework
- Full instruction fine-tuning (SFT) with Thai conversation data
- Chat prompt format mirrors natural Thai assistant interaction

---

## Quick Start

### pip install

```bash
pip install transformers sentencepiece
```

### Chat generation (recommended)

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

model_id = "wongwian-org/wongwian-micro-instruct"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, use_fast=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)
model.eval()

messages = [
    {"role": "user", "content": "สวัสดี อธิบาย AI ให้ฟังหน่อย"},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
)
with torch.no_grad():
    output = model.generate(
        input_ids.to(model.device),
        max_new_tokens=200,
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        repetition_penalty=1.3,
        no_repeat_ngram_size=4,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    )
new_tokens = output[0, input_ids.shape[1]:]
print(tokenizer.decode(new_tokens, skip_special_tokens=True))
```

### Multi-turn conversation

```python
history = []

def chat(user_message: str, system_prompt: str | None = None) -> str:
    messages = []
    if system_prompt:
        messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
    messages.extend(history)
    messages.append({"role": "user", "content": user_message})

    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        tokenize=True,
        add_generation_prompt=True,
        return_tensors="pt",
    )
    with torch.no_grad():
        output = model.generate(
            input_ids.to(model.device),
            max_new_tokens=200,
            do_sample=True,
            temperature=0.7,
            top_p=0.9,
            repetition_penalty=1.3,
            no_repeat_ngram_size=4,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        )
    reply = tokenizer.decode(output[0, input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True).strip()
    history.append({"role": "user", "content": user_message})
    history.append({"role": "assistant", "content": reply})
    return reply

print(chat("สวัสดี คุณคือใคร?"))
print(chat("แล้วคุณทำอะไรได้บ้าง?"))
```

### Chat template format

The model uses the following plain-text prompt format (applied automatically by `apply_chat_template`):

```
<s>system: <system_prompt>
ผู้ใช้: <user_turn>
ผู้ช่วย: <assistant_turn></s>
ผู้ใช้: <user_turn>
ผู้ช่วย:
```

---

## Prompt Engineering Tips

| Tip | Detail |
|---|---|
| **Temperature** | 0.6 – 0.8 for natural Thai conversation |
| **Repetition penalty** | 1.2 – 1.4 — recommended; prevents looping |
| **no_repeat_ngram_size** | 4 — prevents phrase repetition |
| **max_new_tokens** | 150 – 300 for chat; 512 for long-form |
| **System prompt** | Optional but improves role adherence |

---

## Limitations

- **Size:** At 272M parameters, this model is suited for assistive tasks and demonstrations, not advanced reasoning or complex long-form analysis.
- **Hallucination:** Like all language models, the model may produce inaccurate information. Always verify critical outputs.
- **Context length:** Maximum 2 048 tokens per call; performance may degrade near the limit.
- **Bias:** The model may reflect biases present in the training corpus.

---

## Citation

```bibtex
@misc{wongwian2026micro,
  title  = {Wongwian Micro Instruct: A Thai-Centric Small Language Model Trained from Scratch},
  author = {Wongwian AI Research},
  year   = {2026},
  url    = {https://huggingface.co/wongwian-org/wongwian-micro-instruct}
}
```

---