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| language: |
| - it |
| license: apache-2.0 |
| task_categories: |
| - text-generation |
| tags: |
| - italian |
| - conversational |
| - tool-calling |
| - code |
| - instruction-tuning |
| pretty_name: ITA-Base |
| size_categories: |
| - n<1K |
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| # ITA-Base 🇮🇹 |
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| **ITA-Base** è il primo dataset pubblicato dalla **HuggingFace Italian Community**: una raccolta di conversazioni in italiano multi-turno pensata per il fine-tuning e la valutazione di modelli linguistici in lingua italiana, con particolare attenzione a chat generica, generazione di codice e tool-calling. |
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| ## Descrizione del dataset |
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| Il dataset è composto da conversazioni multi-turno in formato ShareGPT-style, organizzate in quattro categorie: |
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| - **`chat_generico`**: conversazioni naturali su argomenti vari (consigli, spiegazioni, supporto conversazionale) |
| - **`codice`**: richieste di scrittura, debug e spiegazione di codice in più linguaggi (Python, JavaScript, SQL, C, Bash) |
| - **`tool_calling`**: conversazioni che includono chiamate a funzioni/tool esterni, con schema dei tool in inglese (seguendo la convenzione standard di function-calling) e conversazione in italiano |
| - **`misto`**: conversazioni che combinano generazione di codice e tool-calling nello stesso turno |
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| Ogni esempio include un identificativo univoco, la categoria di appartenenza, la lista di turni della conversazione (`conversations`) e, quando applicabile, la definizione dei tool disponibili (`tools`). |
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| ## Formato dei dati |
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| Il dataset è distribuito in formato **JSONL**, una riga per esempio. Struttura di un esempio: |
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| ```json |
| { |
| "id": "uuid", |
| "category": "tool_calling", |
| "conversations": [ |
| {"from": "human", "value": "Che tempo fa a Milano oggi?"}, |
| {"from": "gpt", "value": null, "tool_calls": [{"name": "get_weather", "arguments": {"location": "Milano", "unit": "celsius"}}]}, |
| {"from": "tool", "name": "get_weather", "content": {"location": "Milano", "temperature": 24, "unit": "celsius", "condition": "parzialmente nuvoloso"}}, |
| {"from": "gpt", "value": "A Milano ci sono attualmente 24°C con cielo parzialmente nuvoloso."} |
| ], |
| "tools": [ |
| { |
| "name": "get_weather", |
| "description": "Get the current weather for a given location.", |
| "parameters": { |
| "type": "object", |
| "properties": { |
| "location": {"type": "string", "description": "City name, e.g. 'Milano' or 'Rome'"}, |
| "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "description": "Temperature unit"} |
| }, |
| "required": ["location"] |
| } |
| } |
| ] |
| } |
| ``` |
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| **Ruoli (`from`)**: |
| - `human`: turno dell'utente |
| - `gpt`: turno del modello (testo in `value`, oppure `null` con `tool_calls` se il modello invoca un tool) |
| - `tool`: risultato restituito da un tool, associato al `name` del tool invocato |
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| Le definizioni dei tool seguono lo schema JSON standard (compatibile con le convenzioni di function-calling di OpenAI/Anthropic), con nomi, descrizioni e parametri sempre in **inglese**, mentre le conversazioni sono interamente in **italiano**. |
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| ## Come è stato creato |
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| Gli esempi sono stati scritti e curati manualmente per garantire correttezza linguistica, coerenza dei turni multi-turno e realismo delle chiamate a tool. Non sono generati da un unico modello con un prompt ripetuto, ma composti individualmente per coprire scenari e domini diversi (tecnologia, vita quotidiana, programmazione, salute, sport, animali, finanza). |
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| ## Utilizzo previsto |
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| Questo dataset è pensato principalmente come: |
| - base di partenza per **fine-tuning di modelli linguistici in italiano** su conversazione, codice e tool-calling |
| - **seed set** su cui la community può contribuire aggiungendo altri esempi, categorie o lingue |
| - riferimento di formato per chi vuole generare dataset italiani più ampi in stile compatibile |
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| **Nota importante**: data la dimensione contenuta (dataset di tipo "seed"), non è pensato per un pretraining da zero né per un fine-tuning esaustivo da solo. È un punto di partenza pensato per essere ampliato dalla community. |
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| ## Limitazioni |
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| - Dimensione ridotta: il dataset attuale copre un numero limitato di esempi per categoria: non è rappresentativo di tutta la varietà dell'italiano parlato/scritto |
| - I risultati dei tool (`content` nei turni `tool`) sono simulati/fittizi a scopo dimostrativo, non provengono da chiamate reali a servizi esterni |
| - Copertura di dominio limitata: mancano ancora ambiti come traduzione letteraria, scrittura creativa lunga, ragionamento matematico complesso, RAG multi-documento |
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| ## Licenza |
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| Distribuito con licenza **Apache 2.0**. Libero utilizzo, modifica e ridistribuzione, incluso uso commerciale, con attribuzione. |
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| ## Come contribuire |
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| Questo dataset è un progetto vivo della community. Se vuoi contribuire con nuovi esempi, categorie, lingue o correzioni: |
| - apri una discussione o una pull request sulla repository del dataset |
| - unisciti alla organizzazione **HuggingFace Italian Community** su Hugging Face |
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| ## Citazione |
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| Se utilizzi questo dataset, puoi citarlo come: |
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| ``` |
| @misc{ita-base-2026, |
| title = {ITA-Base: Italian Conversational Dataset for Chat, Code and Tool-Calling}, |
| author = {HuggingFace Italian Community}, |
| year = {2026}, |
| howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/HuggingFace-Italian-Community/ITA-Base}} |
| } |
| ``` |
