Update README.md

README.md

@@ -6,4 +6,106 @@ language:
 - it
 base_model:
 - GroNLP/gpt2-small-italian
----
+---
+
+# 🧠 Mattimax/DACMini — PicoDAC
+
+- **Autore:** [Mattimax](https://huggingface.co/Mattimax)  
+- **Organizzazione:** [M.INC](https://huggingface.co/MINC01)  
+- **Licenza:** MIT  
+
+---
+
+## Descrizione
+
+**PicoDAC** è un modello di linguaggio compatto progettato per chat in lingua italiana.  
+Basato su una architettura **Transformer** derivata da *GroNLP/gpt2-small-italian*, è ottimizzato per essere rapido, leggero e facilmente distribuibile su dispositivi a risorse limitate.  
+
+Fa parte della collezione [**Little_DAC (DATA-AI Chat)**](https://huggingface.co/collections/Mattimax/little-dac-collection-68e11d19a5949d08e672b312), ed è **l’ultimo e più grande modello** della serie, pensato per offrire un compromesso ideale tra efficienza e qualità linguistica.  
+
+> Questo modello è un **esperimento** e rimane in fase di sviluppo: le prestazioni possono risultare inferiori rispetto a modelli di dimensioni maggiori, ma è ottimizzato per velocità e compattezza.
+
+---
+
+## Dataset di addestramento
+
+Il modello è stato addestrato su un mix di dataset italiani provenienti da [e-palmisano/italian_dataset_mix](https://huggingface.co/datasets/e-palmisano/italian_dataset_mix), composto da coppie *user-assistant* strutturate in formato conversazionale.  
+L’obiettivo è stato l’apprendimento di turni di dialogo naturali e coerenti in italiano.
+
+---
+
+## Obiettivo
+
+Allenare un modello linguistico leggero e performante per **chatbot in lingua italiana**, con particolare attenzione a:
+- riduzione della latenza di generazione;
+- supporto per prompt in formato *chat* (`<|user|>`, `<|assistant|>`);
+- mantenimento di risposte naturali e grammaticalmente corrette in contesti brevi.
+
+---
+
+## Caratteristiche tecniche
+
+* **Architettura:** GPT-2 Small (italian adaptation)  
+* **Dimensione del vocabolario:** ~50.000 token  
+* **Lunghezza massima del contesto:** 512 token  
+* **Numero di strati (layers):** 12  
+* **Numero di teste di attenzione:** 12  
+* **Dimensione embedding:** 768  
+* **Quantizzazione:** supportata (8-bit / 4-bit opzionale con `bitsandbytes`)
+
+---
+
+## Avvertenze e limitazioni
+
+* Modello **sperimentale**: può produrre errori logici o risposte non pertinenti.  
+* Non addestrato per temi sensibili o contenuti specialistici.  
+* Prestazioni limitate su testi lunghi o conversazioni multi-turno.  
+* Non progettato per usi commerciali senza ulteriore validazione.
+
+---
+
+## Uso previsto
+
+* Chatbot sperimentali in lingua italiana.  
+* Applicazioni leggere o offline dove la dimensione del modello è critica.  
+* Test e prototipazione di pipeline NLP o dataset sintetici.  
+
+> **Consigliato:** input brevi, contesti semplici e prompt formattati correttamente.
+
+---
+
+## Esempio d’uso (Inferenza)
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+
+# Carica modello e tokenizer
+model_name = "Mattimax/DACMini"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+model.eval()
+
+def chat_inference(prompt, max_new_tokens=150, temperature=0.7, top_p=0.9):
+    formatted_prompt = f"<|user|> {prompt.strip()} <|assistant|>"
+    inputs = tokenizer(formatted_prompt, return_tensors="pt")
+    with torch.no_grad():
+        output = model.generate(
+            **inputs,
+            max_new_tokens=max_new_tokens,
+            temperature=temperature,
+            top_p=top_p,
+            do_sample=True,
+            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id or tokenizer.eos_token_id
+        )
+    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+    response = generated_text.split("<|assistant|>")[-1].strip()
+    return response
+
+# Esempio interattivo
+if __name__ == "__main__":
+    while True:
+        user_input = input("👤 Utente: ")
+        if user_input.lower() in ["exit", "quit"]:
+            break
+        print("🤖 Assistant:", chat_inference(user_input), "\n")