ALPINA-1B-v1 🇮🇹

ALPINA-1B-v1 è un modello linguistico avanzato di 1.1 miliardi di parametri, specificamente progettato e fine-tuned per conversazioni naturali in italiano. Basato sull'architettura TinyLlama-1.1B, è stato addestrato su dataset italiani selezionati per eccellere in assistenza conversazionale, comprensione contestuale e generazione di risposte pertinenti.

🎯 Caratteristiche Distintive

Eccellenza Linguistica Italiana

• Precisione lessicale: Vocabolario ricco e variegato specifico per la lingua italiana
• Strutture grammaticali: Gestione avanzata di coniugazioni verbali, accordi e sintassi complesse
• Registri linguistici: Adattamento automatico a toni formali, informali e tecnici
• Idiomi e modi di dire: Comprensione e utilizzo di espressioni idiomatiche italiane

Memoria e Coerenza Conversazionale

• Contesto intelligente: Mantiene traccia di riferimenti precedenti fino a 50 scambi
• Coesione tematica: Transizioni fluide tra argomenti correlati
• Riferimenti anafòrici: Riconosce e gestisce correttamente pronomi e riferimenti
• Consistenza informativa: Evita contraddizioni nella stessa conversazione

Capacità Specializzate

• Ragionamento matematico: Risoluzione di problemi aritmetici e geometrici
• Analisi logica: Scomposizione di problemi complessi in passaggi
• Sintesi informativa: Capacità di riassumere concetti in modo chiaro
• Generazione creativa: Stile narrativo e descrittivo sviluppato

📊 Specifiche Tecniche

Parametro	Valore	Descrizione
Parametri	1.1B	Architettura efficiente con bilanciamento performance/risorse
Contesto	2048 token	Memoria lunga per conversazioni estese
Lingue	Italiano (primario), Inglese (secondario)	Bilingue con focus italiano
Addestramento	Fine-tuning su 50K conversazioni italiane	Dataset curato di alta qualità
Precisione	mixed precision (bfloat16)	Ottimizzazione per GPU moderne
Architettura	Transformer-based	Variante ottimizzata di LLaMA

🚀 Utilizzo Rapido

Installazione

pip install transformers torch accelerate

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# Carica modello e tokenizer
model_name = "ThingsAI/Alpina-1b-v1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# Generazione testo semplice
prompt = "Ciao, come stai?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=100,
        temperature=0.7,
        do_sample=True
    )

response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)