Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct

---

📜 Licenza

Il modello è distribuito sotto la licenza Apache 2.0, che consente l’uso commerciale, la modifica, la distribuzione e la sublicenza.

📚 Dataset

• Mattimax/DATA-AI_IT

🌍 Lingue Supportate

• it Italiano
• en Inglese

🏗 Modello Base

• HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct

🛠 Libreria Supportata

• 🤗 Transformers

---

📝 Descrizione

"Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct" è un modello AI multimodale ottimizzato per l’italiano, basato su "HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct" e sottoposto a fine-tuning con il dataset "Mattimax/DATA-AI_IT".

Il modello è progettato per interpretare e generare testo in combinazione con immagini, garantendo un'ottima efficienza su dispositivi con risorse limitate. Grazie al fine-tuning specifico per la lingua italiana, offre prestazioni avanzate in compiti multimodali, migliorando l’accuratezza delle risposte e la naturalezza del linguaggio.

---

🚀 Caratteristiche Principali

✅ Multimodalità – Supporta l’elaborazione congiunta di testo e immagini.
✅ Compattezza – Solo 256M parametri, con inferenze su immagini che richiedono meno di 1 GB di RAM GPU.
✅ Ottimizzazione per l’italiano – Addestrato su un dataset curato per migliorare la qualità delle risposte in italiano.
✅ Efficienza Computazionale – Perfetto per applicazioni su hardware a risorse limitate.
✅ Supporto Open Source – Pensato per democratizzare l’uso dell’IA e promuovere la ricerca libera.

---

🏗 Origini del Modello

HuggingFaceTB/SmolVLM-256M-Instruct è il modello di base da cui è stato sviluppato "Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct".

📌 SmolVLM-256M-Instruct è attualmente il modello multimodale più leggero disponibile.
📌 Permette l’elaborazione di testo e immagini con un bilanciamento ideale tra performance ed efficienza.
📌 È in grado di operare su hardware con risorse limitate senza sacrificare la qualità delle risposte.

---

🎯 Applicazioni

🔹 Image Captioning – Generazione automatica di descrizioni dettagliate per immagini.
🔹 Visual Question Answering – Risposte a domande su contenuti visivi.
🔹 Trascrizione e Traduzione Multimodale – Estrazione e conversione di testo da immagini.
🔹 AI su Dispositivi Edge – Perfetto per applicazioni mobile o su dispositivi embedded.

---

🛠 Come Usarlo

Il modello può essere facilmente caricato tramite 🤗 Transformers:

from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor
import torch
from PIL import Image

# Carica il modello e il processore
model_name = "Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct"
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(model_name)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)

# Esempio di input con immagine e testo
image = Image.open("example.jpg")
inputs = processor(images=image, text="Cosa c'è nell'immagine?", return_tensors="pt")

# Genera la risposta
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs)

# Decodifica la risposta
response = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
print("Risposta del modello:", response)

---

🏁 Conclusioni

✨ "Mattimax/DATA-AI_Smol256M-Instruct" rappresenta un passo avanti per l’IA multimodale in italiano. 💡 Il modello offre prestazioni solide, è leggero ed è open source, perfetto per l’uso in vari contesti.