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license: gpl-3.0
language:
- it
library_name: transformers
tags:
- DAC
- data-ai
- DATA-AI
- transformer
- experimental

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# 🧠 microDAC

[![HuggingFace](https://img.shields.io/badge/HuggingFace-Mattimax-brightgreen)](https://huggingface.co/Mattimax)
[![M.INC](https://img.shields.io/badge/M.INC-Labs-blue)](https://huggingface.co/MINC01)

![Logo di microDAC](https://huggingface.co/Mattimax/microDAC/resolve/main/microDAC_Logo.png)

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## ℹ️ Informazioni sul modello

- **Autore:** [Mattimax](https://huggingface.co/Mattimax)  
- **Organizzazione:** [M.INC](https://huggingface.co/MINC01)  
- **Pagina GitHub:** [microDAC](https://github.com/M-INC-01/microDAC)  
- **Licenza:** GPL-3.0  

**Descrizione:**  
microDAC è un modello linguistico compatto di tipo *Decoder-only*, con circa **40 milioni di parametri**, progettato per la **generazione di testo in italiano**.  
È un’evoluzione di PicoDAC, con maggiore profondità architetturale e un contesto più ampio, mantenendo leggerezza e velocità d’esecuzione.  

Pensato per **chatbot, agenti vocali e applicazioni embedded**, è ottimizzato per risposte fluide, coerenti e naturali, con training supervisionato per evitare la ripetizione dei prompt.

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## ⚙️ Caratteristiche tecniche

* **Architettura:** Transformer Decoder-only (GPT2-like)  
* **Parametri totali:** ~40 milioni  
* **Vocabolario:** 32.000 token  
* **Lunghezza massima del contesto:** 2048 token  
* **Dimensione embedding:** 512  
* **Numero di layer:** 16  
* **Teste di attenzione:** 8  
* **Feed-Forward (FFN):** 2048 (GELU-new)  
* **Attivazione:** GELU (new)  
* **Precisione:** FP16 / BF16  
* **Gradient checkpointing:** ✅ Attivo  

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## 🗣️ Tokenizer

* **Tipo:** Byte-Pair Encoding (BPE)  
* **Addestramento:** da zero su `microDAC_dataset.jsonl`  
* **Token speciali:**  
  - `<|user|>` → inizio turno utente  
  - `<|assistant|>` → risposta del modello  
  - `<|sep|>` → fine turno  
  - `<|pad|>`, `<|bos|>`, `<|eos|>` → padding e delimitatori  

Il tokenizer è salvato in `tokenizer_microDAC/` e viene ricreato automaticamente se non presente.

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## 🎯 Obiettivo di training

Il modello è addestrato per **generare esclusivamente le risposte dell’assistente**, mascherando i token dell’utente.  

**Schema di masking:**
```text
<|user|> ... <|sep|>        → label = -100
<|assistant|> ... <|sep|>   → label = token_id
```

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## 🧩 Parametri di training

Parametro	Valore

Epochs	2
Batch per device	8
Gradient accumulation	4
Learning rate	3e-4
Weight decay	0.01
Scheduler	Cosine
Warmup ratio	0.05
Max grad norm	1.0
Precision	FP16 / BF16
Optimizer	AdamW (torch)
Checkpointing	ogni 2000 step
Resume automatico	✅
Save best model	✅

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## ⚠️ Avvertenze e limitazioni

microDAC è un modello sperimentale, soggetto a miglioramenti futuri.

Le prestazioni su conversazioni complesse o troppo lunghe possono degradare.

Non adatto a contenuti sensibili o critici.



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## 🚀 Uso previsto

- Chatbot leggeri e assistenti in lingua italiana

- Prototipi embedded o mobile

- Fine-tuning personalizzati su dataset specifici


Nota: mantenere input sotto i 2 000 token per risultati ottimali.


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## 🧰 Installazione

```bash
pip install transformers torch
```

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## 🧪 Esempio di utilizzo in Python

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Mattimax/microDAC")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Mattimax/microDAC").to("cuda")

prompt = "<|user|> Ciao, come stai oggi?<|assistant|>"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```

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## 🔗 Integrazione consigliata

Applicazioni mobile o embedded: basso consumo e rapidità.

Sperimentazione NLP: ottimo punto di partenza per LoRA o adattamenti leggeri.

Dataset sintetici: utile per generare coppie domanda-risposta.