Simple-Stories-Hindi-10M

📖 Simple-Stories-Hindi-10M (11.45M Parameters)

A 11.45M parameter decoder-only Transformer language model trained from scratch on 2.11 million Hindi simple stories. The model generates coherent, creative, and grammatically sound Hindi stories given a short text prompt.

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📊 Evaluation & Training Metrics

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🏗️ Model Architecture Details

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🚀 Quick Start & Usage

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load tokenizer and model directly from Hugging Face
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SmallScale/Simple-Stories-Hindi-10M", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("SmallScale/Simple-Stories-Hindi-10M", trust_remote_code=True)

if torch.cuda.is_available():
    model = model.to("cuda")

# Prompt input
prompt = "एक समय की बात है"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

# Generate story
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=200,
    do_sample=True,
    top_k=40,
    top_p=0.95,
    temperature=0.8
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

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📝 Sample Generated Stories

Prompt: एक समय की बात है

एक समय की बात है, और मैं छाया से देखता हूं। मेरे दो लोग, जीन और सैमुअल हैं, जो एक भव्य यात्रा पर जा रहे हैं। वे एक ही स्थान पर रहते हैं, लेकिन वे दोनों अपनी-अपनी कहानियाँ चाहते हैं...

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🔗 Related Resources

• GGUF (FP16) Model Repo: SmallScale/Simple-Stories-Hindi-10M-GGUF
• 20M Model Repo: SmallScale/Simple-Stories-Hindi-20M
• Dataset: SmallScale/Simple-Stories-Hindi

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📄 License

MIT License