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ModelHub XC 52abc0f51a 初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: xxrickyxx/Ailo152m-events-it
Source: Original Platform

2026-08-14 11:23:17 +08:00

3.8 KiB

Raw Blame History

license, language, tags, pipeline_tag, library_name, model-index

license

language

AILO-152M-Events-IT Linguaggio naturale italiano → evento JSON 🇮🇹⚡

Uno specialista da 152M che trasforma una frase italiana in un evento JSON pulito — titolo, data, ora, luogo, partecipanti — e gira quasi ovunque.

Specialista di un solo compito, costruito su AILO-152M: legge la descrizione di un evento in italiano e produce JSON strutturato. Minuscolo, veloce, deterministico — ideale come "parser" di un'app calendario, un assistente o un'automazione.

ollama run Alieno/ailo-152m-events-it
>>> Pranzo con Sara domani alle 13 al nuovo ristorante giapponese
{"titolo": "pranzo", "data": "domani", "ora": "13:00", "luogo": "ristorante giapponese", "partecipanti": ["Sara"]}

Schema

{"titolo": str, "data": str|null, "ora": "HH:MM"|null, "luogo": str|null, "partecipanti": [str]}

ora normalizzata a 24h HH:MM — "alle 3 del pomeriggio" → 15:00, "alle 7 e mezza" → 07:30, "a mezzogiorno" → 12:00.
data estratta com'è scritta ("domani", "venerdì prossimo", "15 marzo") — non risolta in data di calendario (il modello non ha un orologio).
Campi assenti → null; nessun partecipante → [].

Benchmark (test set held-out, 1500 esempi mai visti)

Metrica	Valore
JSON valido	100%
Oggetto esatto	85.7%
`titolo`	97.7%
`data`	100%
`ora` (normalizzata)	99.7%
`luogo`	87.3%
`partecipanti`	97.7%

Generalizza su frasi libere reali (ha imparato a copiare lo span, non a classificare): "Chiama la mamma stasera" → {"titolo": "chiamare la mamma", ...}, "Festa di compleanno sabato da Luca con tutti" → {"titolo": "festa di compleanno", "luogo": "da Luca", "partecipanti": ["tutti"]}.

Usarlo in un'app

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "Alieno/ailo-152m-events-it",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Riunione veloce col team lunedì alle 10 su Zoom"}],
  "stream": false,
  "options": {"temperature": 0.0}
}'

Tag: :latest / :q8_0 (migliore, 156 MB) · :q4_k_m (più piccolo, 97 MB) · :f16 (291 MB). Usa temperature 0 per JSON deterministico; repeat_penalty basso (1.05) così la punteggiatura del JSON non viene penalizzata.

Dettagli

Proprietà	Valore
Parametri	151,9M
Architettura	Transformer decoder-only (LayerNorm · RoPE · SwiGLU), 12L/768/12H, ctx 512
Base	AILO-152M-v2-ITA → specializzato sull'estrazione eventi
Training	26k coppie sintetiche (frase → JSON), vocabolario aperto/compositivo (~1500 titoli unici) per imparare a copiare lo span
Formati	GGUF (q4_k_m, q8_0, f16) + PyTorch

Limiti

Le date non vengono risolte in date assolute — la frase è estratta com'è.
Forme orarie/locuzioni rare ("all'una", "col" al posto di "con il") possono sfuggire.
Un evento per input; solo italiano; contesto 512 token (frasi brevi).
Per voci di calendario esatte, risolvi la data relativa a valle con fuso/orologio dell'utente.

Licenza & contatti

Doppia licenza: CC BY-NC-SA 4.0 (libera per ricerca/didattica/uso personale) + commerciale con accordo separato. Riccardo Sparacino — LinkedIn

@misc{ailo152m_events_it_2026,
  title  = {AILO-152M-Events-IT: estrattore italiano da linguaggio naturale a evento JSON},
  author = {Sparacino, Riccardo}, year = {2026},
  note   = {Dual-licensed CC BY-NC-SA 4.0 / commerciale}
}

3.8 KiB Raw Blame History