Downloads · 30 days
93
57% of all-time downloads
thai-paper-summarizer-7b
Tana-Pun/thai-paper-summarizer-7b
thai-paper-summarizer-7b is a summarization model from Tana-Pun. Use it when you need a shorter version of a longer text. The card lists the license as apache-2.0.
สรุป paper AI (title + abstract ภาษาอังกฤษ) ให้เป็น การ์ดภาษาไทยโทนเพื่อนเล่าให้ฟัง คืนค่าเป็น JSON: titleth, summaryth, wowpoint, tags
All-time downloads
162
Public
Repo size
4.7 GB
Likes
0
Public
Repo makeup
Click a slice to open those files.
.gguf4.7 GB · 100%
At a glance
- Task
- Summarization
- License
- apache-2.0
- Access
- Public
- Created
- Jul 24, 2026
- Updated
- Jul 24, 2026
- SHA
- 68f8d301
Base models
Model card
From the Hugging Face model README
Thai Paper Summarizer 7B (GGUF Q4_K_M)
สรุป paper AI (title + abstract ภาษาอังกฤษ) ให้เป็น การ์ดภาษาไทยโทนเพื่อนเล่าให้ฟัง
คืนค่าเป็น JSON: title_th, summary_th, wow_point, tags
Fine-tune จาก scb10x/typhoon2-qwen2.5-7b-instruct ด้วย LoRA (r=16, alpha=16)
โดย distill จาก Gemini (gemini-3.1-flash-lite) — 340 ตัวอย่างเทรน / 60 ตัวอย่างเทสต์
ผล Evaluation (test set 60 ใบ)
ให้ Claude Sonnet 5 เป็นกรรมการแบบ blind (เห็นแค่ paper + การ์ด 1 ใบ ไม่รู้ว่าใครสรุป) ให้คะแนน 1-5 สามแกน — Gemini ถูกตัดสินด้วยเกณฑ์เดียวกัน
| ระบบ | accuracy | tone | wow | เฉลี่ย |
|---|---|---|---|---|
| Gemini (teacher) | 3.95 | 4.68 | 3.73 | 4.12 |
| โมเดลนี้ | 3.45 | 4.37 | 3.42 | 3.75 |
| base (ไม่ fine-tune) | 3.50 | 2.43 | 2.00 | 2.64 |
ได้ 91% ของ teacher และดีกว่า base ชัดเจน
fine-tune ซื้ออะไรมา
| base | fine-tuned | |
|---|---|---|
| tone (เพื่อนเล่า) | 2.43 | 4.37 |
| wow (จุดว้าว) | 2.00 | 3.42 |
| คงศัพท์อังกฤษ (en tokens) | 4 | 8 |
| JSON ใช้ได้จริง | 100% | 98% |
น่าสนใจ: accuracy แทบไม่ต่าง (3.50 vs 3.45) — สิ่งที่ fine-tune แก้คือ โทนและการเล่า ไม่ใช่ความถูกต้อง base อ่าน paper รู้เรื่องอยู่แล้ว แค่เล่าแบบแปลตรงตัว/วิชาการจนไม่มีใครอยากอ่าน
วิธีใช้ (llama.cpp)
llama-cli -m thai-paper-summarizer-7b.Q4_K_M.gguf -p "Title: ...
Abstract: ..." -n 1024 --temp 0
ข้อจำกัด
- เทรนจาก paper สาย cs.CL / cs.AI เท่านั้น — สาขาอื่นอาจเพี้ยน
- dataset เล็ก (340 ตัวอย่าง) — เป็นงาน distill เชิงเรียนรู้ ไม่ใช่โมเดล production scale
- ~2% ของ output ยัง JSON ไม่ครบ field ฝั่งที่เรียกใช้ควรมี fallback
Training
Unsloth + QLoRA 4bit บน Colab T4 · eval_loss 0.987
โปรเจกต์เต็ม: https://github.com/Tanapunn/thai-paper-feed
- Task
- Summarization
- License
- apache-2.0
- Languages
- th
- Created
- Jul 24, 2026
- Updated
- Jul 24, 2026