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+license: mit
+language:
+- it
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+# Model Card for Modello Italia 9B
+Modello Italia is the first Large Language Model (LLM) developed by [iGenius](https://it.igenius.ai/) in collaboration [CINECA](https://www.cineca.it/).
+* More information about Modello Italia: [click here](https://it.igenius.ai/language-models).
+
+## 🚨 Disclaimers
+* This is an UNOFFICIAL conversion of the OFFICIAL model checkpoint released by iGenius.
+* The original model was developed using LitGPT, therefore, the weights need to be converted before they can be used with Hugging Face transformers.
+* **Note:** By using this model, you accept the iGenius' [**terms and conditions**](https://secure.igenius.ai/legal/italia_terms_and_conditions.pdf).
+
+## 🚨 Biases and Risks
+From the terms and conditions of iGenius for Modello Italia:
+> Modello Italia è concepito per essere utilizzato da tutti e per adattarsi a una vasta gamma di casi
+  d'uso. È stato progettato con l'obiettivo di essere accessibile a persone provenienti da
+  background, esperienze e prospettive diverse. Modello Italia si rivolge agli utenti e alle loro
+  esigenze senza inserire giudizi superflui o normative, riconoscendo al contempo che anche
+  contenuti potenzialmente problematici in determinati contesti possono avere scopi validi in altri.
+  Il rispetto per la dignità e l'autonomia di tutti gli utenti, specialmente in termini di libertà di
+  pensiero ed espressione, è un pilastro fondamentale del suo design. Tuttavia, essendo una nuova
+  tecnologia, Modello Italia comporta rischi legati al suo utilizzo. I test condotti finora sono stati
+  eseguiti in italiano e non hanno potuto coprire tutte le possibili situazioni. Pertanto, come per
+  tutti gli LLM, non è possibile prevedere in anticipo gli output di Modello Italia e il modello
+  potrebbe in alcuni casi generare risposte imprecise, tendenziose o altre risposte discutibili. Prima
+  di utilizzare Modello Italia in qualsiasi contesto, gli sviluppatori sono fortemente incoraggiati a
+  eseguire test di sicurezza e adattamento specifici per le loro applicazioni.
+
+We are aware of the biases and potential problematic/toxic content that current pretrained large language models exhibit: more specifically, as probabilistic models of (Italian and English) languages, they reflect and amplify the biases of their training data.
+For more information about this issue, please refer to our survey:
+* [Biases in Large Language Models: Origins, Inventory, and Discussion](https://dl.acm.org/doi/full/10.1145/3597307)
+
+## Training dataset
+The following information is based on the information we could gather, that is, it is NOT official.
+Please take it with a pinch of salt as we continue to study Modello Italia.
+* Modello Italia is probably trained on around 1T tokens of Italian text;
+* **The training data of Modello Italia is unknown.**
+
+## Tokenizer
+The following information is based on the information we could gather, that is, it is NOT official.
+Please take it with a pinch of salt as we continue to study Modello Italia.
+* The tokenizer is **vanilla SentencePiece**, probably trained from scratch on Italian data;
+* Vocabulary size is 50000.
+
+## Model architecture
+The following information is based on the information we could gather, that is, it is NOT official.
+Please take it with a pinch of salt as we continue to study Modello Italia.
+* The model architecture is **based on GPT-NeoX**.
+
+## How to use Modello Italia with Hugging Face transformers
+
+```python
+import torch
+import transformers as tr
+
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+
+tokenizer = tr.AutoTokenizer.from_pretrained("sapienzanlp/modello-italia-9b")
+model = tr.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+  "sapienzanlp/modello-italia-9b",
+  device_map="auto",
+  torch_dtype=torch.bfloat16
+)
+
+MY_SYSTEM_PROMPT_SHORT = (
+  "Tu sei Modello Italia, un modello di linguaggio naturale addestrato da iGenius."
+)
+prompt = "Ciao, chi sei?"
+messages = [
+  {"role": "system", "content": MY_SYSTEM_PROMPT_SHORT},
+  {"role": "user", "content": prompt},
+]
+tokenized_chat = tokenizer.apply_chat_template(
+  messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt"
+).to(device)
+
+out = model.generate(
+  tokenized_chat,
+  max_new_tokens=200,
+  do_sample=False
+)
+```