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-license: apache-2.0
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+license: apache-2.0
+language:
+- it
+- en
+base_model:
+- Mattimax/DATA-AI_Chat_3_360M-Intruct
+tags:
+- text-generation-inference
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+
+# Mattimax/DATA-AI_Chat_3_360M-11M-Intruct
+
+**⚠️ Sperimentale — Use at your own risk**
+
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+## 📌 Panoramica
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+`DATA-AI_Chat_3_360M-11M-Intruct` è un modello **sperimentale** di linguaggio autoregressivo sviluppato da **M.INC. (Mattimax)**. È il **primo modello al mondo** da **360 milioni di parametri** in grado di gestire una **finestra di contesto di 11 milioni di token**, una soglia finora mai raggiunta a questo livello di scala.
+
+Il modello è progettato per compiti di *instruction-following* in italiano e inglese, ma non è stato ancora sottoposto a un processo di validazione esaustivo. L'utilizzo è consigliato solo in ambienti di ricerca e sviluppo.
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+
+## 🚧 Stato del progetto
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+- **Tipo:** LLM per instruction-following
+- **Parametri:** 360M
+- **Contesto massimo:** 11,000,000 token (sperimentale)
+- **Tecniche avanzate:** LongRoPE + interpolazione dinamica, scalatura posizionale adattiva (parzialmente documentata)
+- **Precisione:** fp16
+- **Architettura:** compatibile con LLaMA-like transformer
+
+⚠️ Il modello **non è stato testato estensivamente** su dataset pubblici o benchmark ufficiali. Il suo comportamento su sequenze molto lunghe è ancora oggetto di studio.
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+---
+
+## 🔬 Tecnologie implementate
+
+Per raggiungere un contesto così esteso, sono state adottate e adattate **tecniche innovative** in ambito di posizionamento rotatorio e interpolazione dinamica, tra cui:
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+- **LongRoPE personalizzato** con frequenze inverse non lineari.
+- **Interpolazione dinamica** del contesto posizionale (simile a YaRN).
+- **Scalatura adattiva** in funzione della lunghezza della sequenza, con transizioni fluide tra soglie.
+
+---
+
+## 🧪 Esempio di utilizzo (avanzato)
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Mattimax/DATA-AI_Chat_3_360M-11M-Intruct", torch_dtype=torch.float16)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Mattimax/DATA-AI_Chat_3_360M-11M-Intruct")
+
+prompt = "Scrivi una storia originale di 10 milioni di token su un'intelligenza artificiale senziente..."
+inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
+outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1000)
+print(tokenizer.decode(outputs[0]))
+```
+
+---
+
+## 🏷️ Licenza
+
+Rilasciato a scopo **sperimentale** da **M.INC.**. L’uso commerciale e la redistribuzione non autorizzata del modello o delle sue tecnologie sottostanti non è consentito.
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+---
+
+## 📢 Contatti
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+Creato da: [Mattimax](https://huggingface.co/Mattimax)  
+Organizzazione: **M.INC.**  
+Per richieste, studi collaborativi o licensing contattare via HuggingFace.
+
+---
+
+## ⚠️ Disclaimer
+
+Questo modello è fornito **così com'è**, senza garanzie di funzionamento. Potrebbe produrre risultati inaspettati, incompleti o non coerenti. L'uso in ambito medico, legale o critico è **fortemente sconsigliato**.
+
+```