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language:
- it
license: apache-2.0
tags:
- italian
- conversational
- synthetic
- distilled
- sft
- instruction-following
- chatml
size_categories:
- 1K<n<10K
task_categories:
- text-generation
dataset_info:
features:
- name: text
dtype: string
- name: topic
dtype: string
---
# 🗣 quattro-chiacchiere
**Dataset sintetico italiano per SFT, distillato con [Alembic](https://github.com/skein-labs/Alembic).**
Il doppio di [due-chiacchiere](https://huggingface.co/datasets/DeepMount00/due-chiacchiere) — non in quantità, ma in varietà e focus.
## Cosa contiene
Coppie domanda-risposta in italiano in formato **ChatML**, generate via LLM distillation (Llama 70B/Nemotron 120B via Groq e OpenRouter), progettate per insegnare a modelli linguistici piccoli (50M-500M) a:
- **Rispondere** con precisione e concisione
- **Rifiutare** richieste pericolose o illegali
- **Correggere** premesse false e bufale
- **Ragionare** su problemi logici e matematici
- **Conversare** in modo naturale in italiano
- **Conoscere** cultura, storia e vita pratica italiana
## Topic coperti
| Categoria | Topic |
|-----------|-------|
| 🇮🇹 Italia | Storia, regioni, cucina, arte, letteratura, cinema, musica, sport, tradizioni |
| 🔬 STEM | Matematica, fisica, chimica, biologia, astronomia, tecnologia, informatica |
| 💻 Coding | Programmazione, Python, concetti informatici, AI |
| 🛡 Sicurezza | Rifiuti di richieste illegali, jailbreak, fake news, limiti etici |
| 💡 Spiegazioni | Come funziona internet, GPS, vaccini, elettricità, computer |
| 💬 Conversazione | Saluti, consigli, modi di dire, espressioni formali vs informali |
| 🧠 Logica | Problemi logici, calcoli, percentuali, pattern, indovinelli |
| 🏛 Italia pratica | Sanità, scuola, tasse, trasporti, burocrazia, diritti, emergenze |
## Formato
Ogni riga è un oggetto JSON in formato **ChatML**:
```json
{
"text": "<|im_start|>user\nQual è il fiume più lungo d'Italia?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nIl Po, con 652 km, è il fiume più lungo d'Italia. Nasce dal Monviso in Piemonte e sfocia nel Mare Adriatico.<|im_end|>",
"topic": "geografia italiana"
}
```
## Come usarlo
```python
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("ThingAI/quattro-chiacchiere", split="train")
# Esempio
print(ds[0]["text"])
print(ds[0]["topic"])
```
### Estrarre instruction/output
```python
import re
def parse_chatml(text):
user = re.search(r'<\|im_start\|>user\n(.*?)<\|im_end\|>', text, re.DOTALL)
assistant = re.search(r'<\|im_start\|>assistant\n(.*?)<\|im_end\|>', text, re.DOTALL)
return {
"instruction": user.group(1).strip() if user else "",
"output": assistant.group(1).strip() if assistant else "",
}
ds = ds.map(lambda x: parse_chatml(x["text"]))
```
## Generazione
Il dataset è stato generato interamente con **[Alembic](https://github.com/skein-labs/Alembic)**, un tool TUI open-source in Rust per la distillazione di dataset sintetici da API LLM.
**Modelli sorgente:** Llama 3.3 70B (Groq), Nemotron 120B (OpenRouter)
## Statistiche
- **Lingua:** Italiano
- **Risposte:** 2-3 frasi, concise e fattuali
- **Licenza:** Apache 2.0
- **Qualità:** Ogni risposta è fattuale e verificabile — nessuna allucinazione by design
## Citazione
```bibtex
@misc{quattrochiacchiere2026,
author = {ThingAI},
title = {quattro-chiacchiere: Italian Synthetic SFT Dataset},
year = {2026},
url = {https://huggingface.co/datasets/ThingAI/quattro-chiacchiere}
}
```
## Licenza
Apache 2.0
## Autore
Creato da [ThingAI](https://huggingface.co/ThingAI) con [Alembic](https://github.com/skein-labs/Alembic)
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