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license: mit |
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datasets: |
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- mlabonne/chessllm |
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language: |
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- it |
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base_model: |
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- Mattimax/DACMini-IT |
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tags: |
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- DAC |
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- DATA-AI |
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- MINC |
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- text-generation-inference |
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# DACMini-IT-Chess — Model Card |
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## Italian Model Card |
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## Panoramica |
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**DACMini-IT-Chess** è una variante sperimentale del modello **DACMini-IT** (109M parametri), un piccolo modello di linguaggio addestrato per la lingua italiana. |
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L’obiettivo del progetto è stato verificare la capacità del modello di generalizzare e apprendere competenze specifiche in un dominio strutturato come quello degli **scacchi**, partendo da un dataset dedicato. |
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## Dettagli del modello |
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* **Base model:** [Mattimax/DACMini-IT](https://huggingface.co/Mattimax/DACMini-IT) |
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* **Dataset utilizzato:** [mlabonne/chessllm](https://huggingface.co/datasets/mlabonne/chessllm) |
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* **Lingua:** Italiano |
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* **Dimensione:** 109 milioni di parametri |
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* **Licenza:** MIT |
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* **Task principale:** Generazione di testo / ragionamento nel dominio scacchistico |
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## Motivazione |
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Il progetto nasce con l’intento di **testare i limiti di adattabilità** di un piccolo modello linguistico italiano a un dominio altamente tecnico. |
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Non si tratta di una release di produzione, ma di **un esperimento mirato** per osservare: |
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* se un modello di dimensioni ridotte possa apprendere pattern tattici e strategici; |
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* quanto un dataset focalizzato possa migliorare la coerenza nelle risposte relative agli scacchi; |
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* l’impatto del fine-tuning su un contesto ristretto rispetto alla conoscenza generale preesistente. |
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## Addestramento |
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Il modello è stato fine-tunato su **mlabonne/chessllm**, un dataset contenente partite, commenti e spiegazioni di mosse. |
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L’allenamento è stato condotto in modo leggero, con un focus sull’apprendimento del lessico tecnico e delle strutture logiche tipiche del gioco. |
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Scopo primario: **esperimento esplorativo**, non ottimizzazione delle performance. |
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## Risultati attesi |
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* Miglioramento nella comprensione del linguaggio tecnico degli scacchi. |
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* Capacità di generare sequenze di mosse coerenti e commenti sensati. |
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* Nessuna pretesa di performance da motore scacchistico o di affidabilità strategica. |
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## Limitazioni |
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* Non sostituisce un motore di scacchi come Stockfish o Leela. |
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* Le risposte possono contenere imprecisioni tattiche. |
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* L’uso va considerato esclusivamente a fini **sperimentali o didattici**. |
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## Conclusioni |
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**DACMini-IT-Chess** rappresenta un piccolo ma interessante passo nel valutare la **specializzazione di modelli di piccola scala** in lingua italiana. |
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L’obiettivo principale è stato “provare per vedere se funziona”, esplorando come un modello compatto possa adattarsi a un dominio strutturato come quello degli scacchi, pur mantenendo una base linguistica generale. |
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**Autori:** Team DATA-AI |
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**Tag:** `#DAC`, `#DATA-AI`, `#MINC`, `#text-generation-inference` |
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**Licenza:** MIT |
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## English Model Card |
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# DACMini-IT-Chess — Model Card |
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## Overview |
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**DACMini-IT-Chess** is an experimental variant of **DACMini-IT** (109M parameters), a small language model designed for the Italian language. |
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The goal of this project was to test whether such a compact model could learn and perform reasoning within a structured domain like **chess**, using a dedicated dataset. |
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## Model Details |
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* **Base model:** [Mattimax/DACMini-IT](https://huggingface.co/Mattimax/DACMini-IT) |
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* **Dataset used:** [mlabonne/chessllm](https://huggingface.co/datasets/mlabonne/chessllm) |
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* **Language:** Italian |
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* **Size:** 109 million parameters |
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* **License:** MIT |
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* **Primary task:** Text generation / domain reasoning in chess |
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## Motivation |
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This project was created to **test the adaptability limits** of a small Italian language model in a highly technical field. |
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It is not a production-ready release, but rather **a focused experiment** aimed at exploring: |
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* whether a small model can learn tactical and strategic patterns; |
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* how a specialized dataset can enhance coherence in chess-related outputs; |
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* the effect of fine-tuning on a narrow, domain-specific context versus general knowledge. |
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## Training |
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The model was fine-tuned on **mlabonne/chessllm**, a dataset containing chess games, commentary, and move explanations. |
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Training was conducted lightly, focusing on learning technical vocabulary and logical structures specific to chess. |
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The main goal was **exploration**, not performance optimization. |
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## Expected Outcomes |
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* Improved understanding of chess terminology and structure. |
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* Ability to generate coherent move sequences and commentary. |
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* No claims of engine-level performance or strategic accuracy. |
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## Limitations |
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* Not a replacement for chess engines like Stockfish or Leela. |
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* May produce tactically inaccurate or inconsistent moves. |
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* Intended for **experimental or educational** use only. |
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## Conclusion |
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**DACMini-IT-Chess** represents a small yet meaningful step in evaluating **domain specialization for small-scale Italian language models**. |
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The project’s goal was simple: to “see if it works” — exploring how a compact model can adapt to a structured and logic-driven field like chess while retaining its general language foundation. |
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**Authors:** DATA-AI Team |
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**Tags:** `#DAC`, `#DATA-AI`, `#MINC`, `#text-generation-inference` |
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**License:** MIT |
