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license: gpl-3.0
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datasets:
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- Mattimax/Little_ITA_60k
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language:
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- it
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library_name: transformers
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tags:
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- DAC
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- data-ai
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- DATA-AI
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# PicoDAC
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**Tag:** `it`, `chatbot`, `transformer`, `small-model`, `experimental`
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## Informazioni sul modello
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**Nome modello:** PicoDAC
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**Autore:** [Mattimax](https://huggingface.co/Mattimax)
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**Organizzazione:** [M.INC](https://huggingface.co/MINC01)
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**Licenza:** GPL-3.0
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**Descrizione:**
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PicoDAC è un modello di linguaggio compatto progettato per chat in lingua italiana. Basato su una architettura Transformer leggera, è ottimizzato per essere rapido e facilmente distribuibile. Questo modello è un **esperimento** ed è ancora in fase di sviluppo, quindi le prestazioni possono essere limitate rispetto a modelli più grandi e sofisticati.
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**Dataset di addestramento:**
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Il modello è stato addestrato sul dataset [Little_ITA_60k](https://huggingface.co/datasets/Mattimax/Little_ITA_60k), contenente conversazioni brevi in italiano.
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**Obiettivo:**
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Fornire un prototipo di chatbot italiano leggero, utile per test, sperimentazioni e applicazioni dove la dimensione del modello e la velocità sono prioritarie rispetto alla qualità generativa.
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## Caratteristiche tecniche
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- Architettura: Transformer autoregressivo compatto
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- Dimensione del vocabolario: 1.920 token
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- Lunghezza massima del contesto: 64 token
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- Numero di strati (layers): 6
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- Numero di teste di attenzione: 6
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- Dimensione embedding: 240
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- Quantizzazione: int8 per la maggior parte dei pesi, con embedding e layernorm ottimizzati a bit più alti
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## Avvertenze e limitazioni
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- Questo modello è **ancora sperimentale**: può generare risposte incoerenti o incomplete.
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- Non è addestrato per conversazioni sensibili o contenuti critici.
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- Performance su testi lunghi o conversazioni complesse sono limitate a causa della breve lunghezza del contesto e della piccola dimensione del modello.
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## Uso previsto
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- Chatbot sperimentali in italiano
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- Applicazioni leggere dove la dimensione del modello è critica
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- Prototipazione e testing di modelli di dialogo
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**Nota:** consigliato l’uso con input brevi e contesti semplici.
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## Riferimenti
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- Dataset: [Little_ITA_60k](https://huggingface.co/datasets/Mattimax/Little_ITA_60k)
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- Autore: [Mattimax](https://huggingface.co/Mattimax)
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- Organizzazione: [M.INC](https://huggingface.co/MINC01)
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