/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
2 ноя 2025

tiny-stories-gpt2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная GPT-2, дообученная на TinyStories для генерации коротких англоязычных историй по текстовой подсказке.

127скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 ноя 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Fathi7ma/tiny-stories-gpt2 — компактная языковая модель GPT-2 small, дообученная на наборе коротких историй TinyStories. Она генерирует короткие художественные рассказы на основе текстовой подсказки и подходит для творческих упражнений, развлечения и создания простого детского контента.

Модель принимает текст и продолжает его в виде рассказа. Контекст составляет 1024 токена; в репозитории представлены веса в формате safetensors. Обучение проводилось на английских историях, поэтому модель ориентирована на генерацию на английском языке. Указанная лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • генерация короткого рассказа по заданной идее
  • создание простых историй для детей
  • получение творческой подсказки для писательского упражнения
  • создание короткого развлекательного текста

Ограничения

Обучение на простых коротких историях ограничивает модель этим стилем; качество и фактическая точность длинных или сложных текстов не заявлены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🧚‍♀️ Tiny Stories GPT-2

Author: Fathi7ma
Model type: Fine-tuned GPT-2 for creative story generation
Dataset: roneneldan/TinyStories


🧠 Model Overview

This model is a fine-tuned version of GPT-2 (small) trained on the TinyStories dataset — a large collection of short, simple stories for children.
The goal of this project is to create a lightweight, fun, and creative story generator that can produce short, imaginative stories from user prompts.


✨ Intended Use

Use this model for:

  • Generating short, creative stories
  • Educational or entertainment purposes
  • Quick writing inspiration or kids’ content

Example use:

from transformers import pipeline
generator = pipeline("text-generation", model="Fathi7ma/tiny-stories-gpt2")
prompt = "A tiny robot who wanted to fly"
print(generator(prompt, max_length=80, num_return_sequences=1)[0]["generated_text"])


### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 3
- mixed_precision_training: Native AMP

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| 1.9127        | 1.0   | 2375 | 1.7789          |
| 1.7876        | 2.0   | 4750 | 1.7186          |
| 1.6976        | 3.0   | 7125 | 1.6995          |


### Framework versions

- Transformers 4.57.1
- Pytorch 2.8.0+cu126
- Datasets 4.0.0
- Tokenizers 0.22.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
518ee27

0 моделей