/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
50 млн
Лицензия
cdla-sharing-1.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 сен 2025

TinyStoriesGerman-62M

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная немецкоязычная LLaMA-модель для генерации коротких простых детских рассказов.

146скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 сен 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

TinyStoriesGerman-62M — компактная причинная языковая модель на архитектуре LLaMA, обученная автором fabi2347 на наборе TinyStoriesGerman. Она предназначена для генерации простых детских рассказов на немецком языке с ограниченным словарём и коротким контекстом.

Модель содержит около 50 млн параметров по метаданным Hugging Face; в README размер округлён до примерно 62 млн. Использует токенизатор ByteLevel BPE со словарём 32 000 токенов и контекст до 256 токенов. Модель экспериментального масштаба обучалась предсказанию следующего токена на немецких историях и подходит для коротких творческих генераций; её узкая специализация и малое окно контекста ограничивают применение за пределами простых рассказов. Лицензия — CDLA-Sharing-1.0.

Сценарии применения

  • генерация короткой детской истории на немецком языке
  • продолжение немецкого рассказа по заданному началу
  • создание простых сюжетов с ограниченным словарём

Ограничения

Короткий контекст ограничен 256 токенами, а модель ориентирована на простые немецкие рассказы с ограниченным словарём. Размер модели указан неодинаково: около 50 млн параметров в метаданных и около 62 млн в README.

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

🧸 TinyStoriesGerman-SLM (~62M parameters)

A lightweight German small language model (~62M parameters) trained on the TinyStoriesGerman dataset.
The model is designed to generate simple children’s stories in German with limited vocabulary and short context windows.


📌 Model Details

  • Architecture: LLaMA-based Causal Language Model (~62M parameters)
  • Vocabulary Size: 32,000 (custom ByteLevel BPE tokenizer)
  • Context Length: 256 tokens
  • Training Objective: Next-token prediction (Causal LM)
  • Language: German (de)
  • Dataset: fabi2347/TinyStoriesGerman
  • License: CDLA-Sharing-1.0

The model was built as a tiny-scale experiment to train a German LLaMA-like model for story generation tasks.


🚀 How to Use

You can use the model directly with Hugging Face transformers:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
import torch

repo_id = "fabi2347/TinyStoriesGerman-62M"

print("Loading model and tokenizer...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo_id)

gen_pipeline = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    device=0 if torch.cuda.is_available() else -1
)

prompt = "Es war einmal"

result = gen_pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    early_stopping=True,
    no_repeat_ngram_size=2
)
generated_text = result[0]["generated_text"]
new_text = generated_text[len(prompt):].strip()
print(f"{prompt} {new_text}")

🛠 Training Setup

  • Tokenizer: Custom ByteLevel BPE, vocab size = 32k
  • Sequence Length: 256 tokens
  • Training Samples: ~1.9M German stories
  • Optimizer: AdamW (fused)
  • Precision: FP16 mixed precision
  • Effective Batch Size: 24 × 2 (grad accumulation)
  • Learning Rate: 4e-4 (with warmup)
  • Epochs: 1

Model configuration:

  • Hidden size: 384
  • Layers: 16
  • Attention heads: 8
  • Intermediate size: 1536

📊 Parameters: ~62M


✨ Example Outputs

Prompts and sample generations (temperature=0.7, top_p=0.9):

  • Prompt: "Es war einmal"

Es war einmal ein kleiner Junge namens Timmy. Timmy liebte es, mit seinen Spielsachen zu spielen, besonders mit seinem Spielzeugauto. Eines Tages ging Timmys Spielzeugauto kaputt und er war sehr traurig.

Timmys Mutter sah ihn weinen und fragte: „Was ist los, Timmy?“ „Mein Auto ist kaputt“, sagte Timmy traurig und zeigte auf sein kaputtes Auto. „Es ist ein kaputtes Teil.“ Seine Mutter sagte: „Mach dir keine Sorgen, wir können es reparieren.“ Sie nahm das kaputte Teil und reparierte es für Timmy, sodass es wieder wie neu war. Als Timmy sein Spielzeugauto sah, war er überglücklich und umarmte seine Mutter fest.

  • Prompt: "In einem magischen Wald"

In einem magischen Wald lebte ein kleiner Bär. Er war sehr einsam und wünschte sich einen Freund.

Eines Tages kam ein freundlicher Fuchs zu dem Bären. Der Fuchs sagte: „Hallo, Bär! Willst du mein Freund sein?“ Der Bär war so glücklich und sagte ja! Der Fuchs und der Bär spielten den ganzen Tag zusammen. Sie rannten, sprangen und lachten. Als die Sonne unterging, verabschiedeten sie sich. Dann gingen sie nach Hause und schliefen.


🙏 Acknowledgements

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
b81a25a

0 моделей