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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

**Ultima versione della serie DATA-AI di M.INC**

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## Descrizione

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

- **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

Per utilizzare il modello, è necessario installare la libreria [Transformers](https://huggingface.co/docs/transformers/installation) di HuggingFace. Puoi installarla tramite pip:

```bash
pip install transformers
```

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## Utilizzo

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)
```

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## 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

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**!