/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
TinyStories-33M
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
22 авг 2026

kids-scroll-models

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная англоязычная модель для генерации коротких простых историй для детей на устройстве.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 авг 2026

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

Kids Scroll Story Model — компактная языковая модель для генерации и продолжения коротких детских историй. Репозиторий подготовлен для приложения Kids Scroll и содержит веса в формате GGUF; запуск на устройствах возможен через llama.cpp и WebAssembly runtime wllama без подключения к серверу.

Модель основана на TinyStories-33M и обучалась на датасете TinyStories с короткими синтетическими рассказами на английском языке. Она рассчитана на простые сюжеты для детей примерно 2–6 лет: о животных, дружбе, приключениях и добрых поступках. Контекст модели составляет около 128 токенов, поэтому длинные истории нужно генерировать отдельными фрагментами.

Модель ориентирована на художественное повествование, а не на фактические ответы и энциклопедические сведения. Для использования с детьми создатели Kids Scroll применяют дополнительную фильтрацию на стороне приложения; сама модель не гарантирует возрастную уместность каждого ответа. Лицензия репозитория — MIT.

Сценарии применения

  • продолжение короткой детской истории по начальной фразе
  • генерация сказки о животных для дошкольника
  • создание короткого рассказа о дружбе и добрых поступках
  • офлайн-генерация сюжетов в детском PWA-приложении

Ограничения

Контекст ограничен примерно 128 токенами, поэтому длинные рассказы приходится собирать из фрагментов. Модель не предназначена для фактических ответов и сама по себе не гарантирует безопасность контента для детей.

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

Kids Scroll Story Model (GGUF)

This repository hosts the on-device story generation model (story-model.gguf) and WebAssembly runtime (wllama.wasm) used by Kids Scroll — a lightweight, offline-first Progressive Web App (PWA) designed for toddlers and young children.

📖 Model Overview

  • Model File: story-model.gguf (~26 MB)
  • Runtime File: wllama.wasm (~7.4 MB)
  • Architecture: Causal Transformer Decoder based on the TinyStories architecture by Microsoft Research.
  • Context Length: 128 tokens.
  • Primary Task: Autocomplete and generate simple, toddler-friendly short stories (ages 2–6) on edge devices in real time without requiring a server backend or internet connection.

🧠 Training Data & Lineage

  • Base Architecture: TinyStories ("TinyStories: How Small Can Language Models Be and Still Speak Coherent English?" by Ronen Eldan and Yuanzhi Li, Microsoft Research).
  • Dataset: roneneldan/TinyStories consisting of ~2.1 million synthetic short stories generated by GPT-3.5 / GPT-4.
  • Vocabulary Focus: Tailored strictly to words and sentence structures understood by 3- to 4-year-old children (animals, sharing, adventures, bedtime, friendship).

🚀 Usage

1. In Browser with wllama (WebAssembly)

import { Wllama } from '@wllama/wllama';

const wllama = new Wllama({
  'wllama.wasm': 'https://huggingface.co/thekosmix/kids-scroll-models/resolve/main/wllama.wasm'
});

// Load the model
const response = await fetch('https://huggingface.co/thekosmix/kids-scroll-models/resolve/main/story-model.gguf');
const blob = await response.blob();
await wllama.loadModel([blob], { n_ctx: 192 });

// Generate a story segment
const output = await wllama.createCompletion({
  prompt: 'Once upon a time, there was a little rabbit.',
  max_tokens: 100,
  temperature: 0.8,
  top_p: 0.9,
  stop: ['\n\n', 'The end.']
});

console.log(output.choices[0].text);

2. Using llama.cpp CLI

llama-cli -m story-model.gguf -p "Once upon a time, there was a friendly lion." -n 100 --temp 0.8

🛡️ Content Safety & Limitations

  • Context Window: The native training context is ~128 tokens. For multi-paragraph stories, client applications should generate short story segments and stitch them.
  • Knowledge Boundary: The model possesses no encyclopedic or factual world knowledge; it is specialized exclusively for imaginative children's narratives.
  • Client-Side Guardrails: In production (Kids Scroll), generated outputs are paired with client-side blocklist filtering (content-filter.js) and sentence trimming to guarantee age-appropriate content for kids.

📜 Citation & Acknowledgements

If you use this model or dataset, please cite the original TinyStories research:

@article{eldan2023tinystories,
  title={TinyStories: How Small Can Language Models Be and Still Speak Coherent English?},
  author={Eldan, Ronen and Li, Yuanzhi},
  journal={arXiv preprint arXiv:2305.07759},
  year={2023}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
a8ae47f

0 моделей