metadata

license: apache-2.0
datasets:
  - Phonepadith/laos_word_dataset
language:
  - lo
metrics:
  - bleu
base_model:
  - google/gemma-3-4b-it
pipeline_tag: summarization
library_name: fastai
tags:
  - unsloth

🧠 Lao Summarization Model ສຳລັບສະຫລຸບເນື້ອຫາ - Fine-tuned Gemma 3 4B IT

This is a Lao language summarization model fine-tuned on the Phonepadith/laos_word_dataset, using the base model google/gemma-3-4b-it. The model is designed to generate concise summaries from Lao language text.

📌 Model Details

Base Model: google/gemma-3-4b-it
Fine-tuned by: Phonepadith
Language: Lao (lo)
Task: Summarization
Dataset: Phonepadith/laos_word_dataset
Library: adapter-transformers
License: Apache 2.0

📊 Metrics

Evaluation Metric: BLEU score
BLEU is used to evaluate the quality of generated summaries against reference summaries in the dataset.

🛠️ How to Use

You can load and use the model with Hugging Face Transformers and adapter-transformers:


from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "Phonepadith/Laollm"  # change to your actual model name
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

input_text = "ປັດຈຸບັນ ກອງທັບປະຊາຊົນລາວ ມີການປະກອບວັດຖຸເຕັກນິກທັນສະໄໝສົມຄວນ, ສາມາດຕອບສະໜອງ ໃຫ້ແກ່ວຽກງານປ້ອງກັນຊາດ ໃນໄລຍະໃໝ່ ໄດ້ໂດຍພື້ນຖານ; ໄດ້ປະກອບສ່ວນຢ່າງຕັ້ງໜ້າເຂົ້າໃນການປ້ອງກັນ, ຄວບຄຸມໄພພິບັດ ແລະ ຊ່ວຍເຫລືອປະຊາຊົນ ຜູ້ປະສົບໄພພິບັດທຳມະຊາດຕ່າງໆທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນຂອບເຂດທົ່ວປະເທດ. ພ້ອມນັ້ນ, ກໍໄດ້ເປັນເຈົ້າການປະກອບສ່ວນປັບປຸງກໍ່ສ້າງພື້ນ ຖານການເມືອງ, ກໍ່ສ້າງທ່າສະໜາມສົງຄາມປະຊາຊົນ 3 ຂັ້ນ ຕິດພັນກັບວຽກງານ 3 ສ້າງ ຢູ່ທ້ອງຖິ່ນຕາມ 4 ເນື້ອໃນ 4 ຄາດໝາຍ ແລະ ສືບທອດມູນເຊື້ອຄວາມສາມັກຄີ ກັບກອງທັບປະເທດເພື່ອນມິດ ສາກົນ, ປະຕິບັດນະໂຍບາຍເພີ່ມມິດຫລຸດຜ່ອນສັດຕູ, ຮັບປະກັນສະຖຽນລະພາບ ຂອງລະບອບການ ເມືອງ, ຮັກສາຄວາມສະຫງົບປອດໄພຕາມຊາຍແດນ"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
summary_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)

print(summary)