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+license: apache-2.0
+language:
+- it
+- en
+base_model:
+- ReDiX/SmolLM2-360M-Instruct-ita
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+# Mattimax/DATA-AI_Chat_3_BAD_360M-Intruct
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+**Ultima versione della serie DATA-AI di M.INC**
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+## Descrizione
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+Il modello **DATA-AI_Chat_3_BAD_360M-Intruct** rappresenta l'ultima evoluzione della nostra serie di modelli DATA-AI, sviluppata con l'obiettivo di offrire capacità conversazionali avanzate e una comprensione contestuale profonda. Con 360 milioni di parametri, questo modello è stato ottimizzato tramite tecniche di "instruction tuning" per garantire risposte precise e coerenti, adatte a svariate applicazioni come assistenza clienti, chatbot interattivi e supporto decisionale.
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+## Caratteristiche Principali
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+- **Nome:** DATA-AI_Chat_3_BAD_360M-Intruct
+- **Versione:** 3.0
+- **Parametri:** 360M
+- **Produttore:** M.INC.
+- **Dataset di Fine-Tuning:** `Mattimax/Bad_Data_Alpaca-it`
+- **Ambiti di Applicazione:**  
+  - Assistenza clienti e supporto tecnico  
+  - Chatbot interattivi e conversazioni AI  
+  - Generazione di contenuti e supporto decisionale
+- **Ottimizzato per:**  
+  - Comprensione contestuale avanzata  
+  - Risposte basate su istruzioni specifiche  
+  - Interazioni dinamiche e naturali
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+## Installazione
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+Per utilizzare il modello, è necessario installare la libreria [Transformers](https://huggingface.co/docs/transformers/installation) di HuggingFace. Puoi installarla tramite pip:
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+```bash
+pip install transformers
+```
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+---
+
+## Utilizzo
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+Ecco un semplice esempio in Python per caricare e utilizzare il modello:
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+# Carica il tokenizer e il modello
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Mattimax/DATA-AI_Chat_3_BAD_360M-Intruct")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Mattimax/DATA-AI_Chat_3_BAD_360M-Intruct")
+
+# Esempio di prompt
+prompt = "Ciao, come posso aiutarti oggi?"
+input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
+
+# Genera una risposta
+output_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, do_sample=True)
+response = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
+print(response)
+```
+
+---
+
+## Esempi e Demo
+
+Per ulteriori esempi di utilizzo e demo interattive, visita la sezione [Esempi](#) (link da aggiornare) o consulta la nostra documentazione tecnica.
+
+---
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+## Contribuire
+
+Il nostro team è sempre aperto a feedback e collaborazioni! Se desideri:
+- Segnalare bug o problemi,
+- Proporre nuove funzionalità,
+- Contribuire con codice o documentazione,
+
+apri una **issue** o un **pull request** su questa repository. Il tuo contributo è prezioso per migliorare il modello.
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+
+## Documentazione
+
+Per maggiori dettagli tecnici, approfondimenti sulle architetture adottate e guide all'uso, consulta la [documentazione ufficiale](#) (link da aggiornare).
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+## Licenza
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+Questo progetto è distribuito sotto la [Licenza Apache 2.0](LICENSE).
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+Sfrutta il potenziale della conversazione AI e porta le tue interazioni digitali al prossimo livello con **DATA-AI_Chat_3_BAD_360M-Intruct**!