A 99.94M parameter bilingual decoder-only language model trained from scratch on IndicCorpV2, Bangla Wikipedia, and educational web text. Features RoPE embeddings, RMSNorm, and SwiGLU non-linearities for robust low-latency inference.
Foundation Models Registry ফাউন্ডেশন মডেল রেজিস্ট্রি
An open repository of small and scalable foundation models, embeddings, and aligned checkpoints engineered for Bengali and multilingual language intelligence. বাংলা ও বহুভাষিক বুদ্ধিমত্তার জন্য কথা ল্যাবের উন্মুক্ত ফাউন্ডেশন মডেল, এমবেডিং এবং অ্যালাইন্ড চেকপয়েন্টের উন্মুক্ত রেজিস্ট্রি।
MIT License
Parameters
প্যারামিটার
99.94M
Architecture
আর্কিটেকচার
LLaMA (RoPE + SwiGLU)
Hidden / Heads
হিডেন / হেডস
640d · 12 Layers · 10 Heads
Tokenizer
টোকেনাইজার
32K Custom Byte-level BPE
Context Window
কনটেক্সট উইন্ডো
512 Tokens
Training Stack
প্রশিক্ষণ পরিকাঠামো
PyTorch · FlashAttention-2
Citation & Academic Reference উদ্ধৃতি ও প্রাতিষ্ঠানিক রেফারেন্স
If you use Kotha Lab models, checkpoints, or datasets in your academic research or production applications, please cite our technical report: আপনার প্রাতিষ্ঠানিক গবেষণা কিংবা অ্যাপ্লিকেশনে কথা ল্যাবের মডেল বা ডেটাসেট ব্যবহার করলে নিম্নোক্ত বিবটেক্স (BibTeX) উদ্ধৃতি ব্যবহার করুন:
citation.bib
@misc{kothalab2026,
title={Kotha-S1: An Open 100M Bilingual Small Language Model for Low-Resource Indic Intelligence},
author={Wahid, Md. and Kotha Lab Contributors},
year={2026},
publisher={Hugging Face},
howpublished={\url{https://huggingface.co/logicwahid/Kotha-S1}}
}