Update README.md

README.md

@@ -1,3 +1,200 @@
----
-license: mit
----
+---
+license: mit
+datasets:
+- Mattimax/TinyChat-ITA
+language:
+- it
+library_name: transformers.js
+tags:
+- DAC
+- M.INC.
+- conversational
+---
+
+---
+language:
+- it
+license: apache-2.0
+tags:
+- italian
+- chat
+- conversational
+- causal-lm
+- small-model
+- fine-tuned
+library_name: transformers
+pipeline_tag: text-generation
+model_name: MINC01/ITA-Mini-60M
+---
+
+# 🇮🇹 MINC01/ITA-Mini-60M
+
+**MINC01/ITA-Mini-60M** è un modello linguistico causale da circa **60 milioni di parametri**, ottimizzato per la **conversazione in lingua italiana**.  
+Il modello è stato addestrato su un dataset proprietario di dialoghi istruzione-risposta, con l’obiettivo di offrire buone capacità conversazionali in un formato leggero e facilmente distribuibile.
+
+---
+
+## 📌 Panoramica
+
+- Modello: Decoder-only (stile LLaMA)
+- Parametri: ~60M  
+- Lingua principale: Italiano  
+- Task principale: Chat / Istruzioni / Generazione testo  
+- Contesto massimo: 512 token  
+- Addestramento: Supervised Fine-Tuning (SFT)
+
+---
+
+## 🎯 Use Cases Previsti
+
+- Chatbot in lingua italiana  
+- Assistenti locali / embedded  
+- Prototipi di agenti conversazionali  
+- Dataset labeling / data augmentation  
+- Esperimenti di ricerca su modelli piccoli  
+
+Non è progettato per:
+
+- Ragionamento complesso multi-step  
+- Applicazioni mission-critical  
+- Produzione di contenuti ad alta affidabilità  
+
+---
+
+## 🧠 Architettura
+
+- Transformer decoder-only  
+- Causal Language Model  
+- Embedding e blocchi compatibili con ecosistema LLaMA  
+- Addestramento con masking delle parti prompt (solo risposta contribuisce alla loss)
+
+---
+
+## 📚 Dataset
+
+- Proprietario  
+- ~30.000 esempi  
+- Struttura: coppie **input → response**  
+- Dominio: conversazionale generale  
+- Lingua: italiano  
+
+### Pulizia applicata
+
+- Rimozione esempi vuoti  
+- Parsing JSON validato  
+- Scarto sequenze sopra la lunghezza massima  
+
+---
+
+## 🏗️ Template Conversazionale
+
+```
+
+<|user|>
+{testo_utente}
+<|assistant|>
+{risposta_modello}</s>
+
+````
+
+Il modello è sensibile a questo formato.
+
+---
+
+## ⚙️ Procedura di Training (Sintesi)
+
+- Fine-tuning supervisionato
+- Mixed Precision (AMP)
+- Gradient Accumulation
+- Gradient Checkpointing
+- AdamW optimizer
+- Cosine learning rate schedule con warmup
+
+### Parametri principali
+
+| Parametro | Valore |
+|----------|-------|
+| Batch size | 8 |
+| Gradient accumulation | 4 |
+| Learning rate | 2e-5 |
+| Epochs | 2 |
+| Weight decay | 0.05 |
+| Warmup ratio | 0.1 |
+| Max grad norm | 1.0 |
+| Validation split | 5% |
+
+---
+
+## 📈 Valutazione
+
+- Metica: Cross-Entropy Loss su validation set  
+- Non sono stati eseguiti benchmark standard (es. MMLU, HELM, etc.)
+
+Il modello è stato validato esclusivamente tramite loss e test qualitativi manuali.
+
+---
+
+## 🧪 Limitazioni Note
+
+- Possibili allucinazioni  
+- Conoscenza limitata  
+- Sensibile al prompt  
+- Ragionamento debole  
+- Possibili bias presenti nel dataset proprietario  
+
+---
+
+## ⚠️ Considerazioni Etiche
+
+Il modello:
+
+- Può generare informazioni errate  
+- Non deve essere usato come fonte autorevole  
+- Non ha filtri di sicurezza avanzati  
+
+Responsabilità d’uso interamente a carico dell’utente.
+
+---
+
+## 🚀 Come Usare
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+tok = AutoTokenizer.from_pretrained("MINC01/ITA-Mini-60M")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MINC01/ITA-Mini-60M")
+
+prompt = "<|user|>\nScrivi una poesia sul mare.\n<|assistant|>\n"
+inputs = tok(prompt, return_tensors="pt")
+
+out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
+print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True))
+````
+
+---
+
+## 🔁 Prompting Tips
+
+* Usare sempre il template
+* Istruzioni brevi e chiare
+* Una richiesta per volta
+* Evitare contesti troppo lunghi
+
+---
+
+## 👤 Autore
+
+MINC01
+
+---
+
+## 📌 Citazione
+
+```
+@misc{minc01_ita_mini_60m,
+  title = {MINC01/ITA-Mini-60M},
+  author = {MINC01},
+  year = {2026},
+  publisher = {HuggingFace}
+}
+```