Corpus pretraining: 54,36 GB raw (~10,8 miliardi token)
Export e ottimizzazione
Framework originale: PyTorch
Export: ONNX
Opset: 18
Quantizzazione: INT8
Peso modello ONNX: 2,46 GB (FP32)
Peso quantizzato INT8: ~560 MB
Uso non previsto
applicazioni mediche, legali o finanziarie critiche
sistemi ad alta affidabilità o mission critical
reasoning complesso multi-step
ricerca scientifica avanzata senza supervisione
Focus prestazionale
Il modello è ottimizzato per:
equilibrio tra qualità e latenza
inference su CPU/GPU entry-level
contesti leggeri
Limitazioni
capacità di reasoning ancora limitata rispetto a modelli di grandi dimensioni
possibile generazione di contenuti imprecisi o incompleti
sensibilità a prompt ambigui o molto lunghi
contesto limitato a 2.048 token
Licenza
Distribuito sotto licenza OpenRAIL-M, con eventuali vincoli derivati dalle licenze dei dataset utilizzati.
Questa licenza consente l’uso, la modifica e la distribuzione del modello anche in ambito commerciale, imponendo tuttavia restrizioni sull’utilizzo in scenari potenzialmente dannosi, illegali o non etici, secondo i principi di Responsible AI e nel rispetto delle eventuali restrizioni derivanti dalle licenze dei dataset utilizzati.
Si richiede esprezzamente di citare Egomnia S.p.A. come autore del modello in caso di utilizzo di quest'ultimo per prodotti, servizi, pubblicazioni o documentazione tecnica.
