---
language:
- it
license: apache-2.0
tags:
- italian
- conversational
- synthetic
- distilled
- sft
- instruction-following
- chatml
size_categories:
- 1K<n<10K
task_categories:
- text-generation
dataset_info:
  features:
  - name: text
    dtype: string
  - name: topic
    dtype: string
---

# 🗣 quattro-chiacchiere

**Dataset sintetico italiano per SFT, distillato con [Alembic](https://github.com/skein-labs/Alembic).**

Il doppio di [due-chiacchiere](https://huggingface.co/datasets/DeepMount00/due-chiacchiere) — non in quantità, ma in varietà e focus.

## Cosa contiene

Coppie domanda-risposta in italiano in formato **ChatML**, generate via LLM distillation (Llama 70B/Nemotron 120B via Groq e OpenRouter), progettate per insegnare a modelli linguistici piccoli (50M-500M) a:

- **Rispondere** con precisione e concisione
- **Rifiutare** richieste pericolose o illegali
- **Correggere** premesse false e bufale
- **Ragionare** su problemi logici e matematici
- **Conversare** in modo naturale in italiano
- **Conoscere** cultura, storia e vita pratica italiana

## Topic coperti

| Categoria | Topic |
|-----------|-------|
| 🇮🇹 Italia | Storia, regioni, cucina, arte, letteratura, cinema, musica, sport, tradizioni |
| 🔬 STEM | Matematica, fisica, chimica, biologia, astronomia, tecnologia, informatica |
| 💻 Coding | Programmazione, Python, concetti informatici, AI |
| 🛡 Sicurezza | Rifiuti di richieste illegali, jailbreak, fake news, limiti etici |
| 💡 Spiegazioni | Come funziona internet, GPS, vaccini, elettricità, computer |
| 💬 Conversazione | Saluti, consigli, modi di dire, espressioni formali vs informali |
| 🧠 Logica | Problemi logici, calcoli, percentuali, pattern, indovinelli |
| 🏛 Italia pratica | Sanità, scuola, tasse, trasporti, burocrazia, diritti, emergenze |

## Formato

Ogni riga è un oggetto JSON in formato **ChatML**:

```json
{
  "text": "<|im_start|>user\nQual è il fiume più lungo d'Italia?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nIl Po, con 652 km, è il fiume più lungo d'Italia. Nasce dal Monviso in Piemonte e sfocia nel Mare Adriatico.<|im_end|>",
  "topic": "geografia italiana"
}
```

## Come usarlo

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("ThingAI/quattro-chiacchiere", split="train")

# Esempio
print(ds[0]["text"])
print(ds[0]["topic"])
```

### Estrarre instruction/output

```python
import re

def parse_chatml(text):
    user = re.search(r'<\|im_start\|>user\n(.*?)<\|im_end\|>', text, re.DOTALL)
    assistant = re.search(r'<\|im_start\|>assistant\n(.*?)<\|im_end\|>', text, re.DOTALL)
    return {
        "instruction": user.group(1).strip() if user else "",
        "output": assistant.group(1).strip() if assistant else "",
    }

ds = ds.map(lambda x: parse_chatml(x["text"]))
```

## Generazione

Il dataset è stato generato interamente con **[Alembic](https://github.com/skein-labs/Alembic)**, un tool TUI open-source in Rust per la distillazione di dataset sintetici da API LLM.

**Modelli sorgente:** Llama 3.3 70B (Groq), Nemotron 120B (OpenRouter)

## Statistiche

- **Lingua:** Italiano
- **Risposte:** 2-3 frasi, concise e fattuali
- **Licenza:** Apache 2.0
- **Qualità:** Ogni risposta è fattuale e verificabile — nessuna allucinazione by design


## Citazione

```bibtex
@misc{quattrochiacchiere2026,
  author = {ThingAI},
  title  = {quattro-chiacchiere: Italian Synthetic SFT Dataset},
  year   = {2026},
  url    = {https://huggingface.co/datasets/ThingAI/quattro-chiacchiere}
}
```

## Licenza

Apache 2.0

## Autore

Creato da [ThingAI](https://huggingface.co/ThingAI) con [Alembic](https://github.com/skein-labs/Alembic)