ITA-Base 🇮🇹

ITA-Base è il primo dataset pubblicato dalla HuggingFace Italian Community: una raccolta di conversazioni in italiano multi-turno pensata per il fine-tuning e la valutazione di modelli linguistici in lingua italiana, con particolare attenzione a chat generica, generazione di codice e tool-calling.

Descrizione del dataset

Il dataset è composto da conversazioni multi-turno in formato ShareGPT-style, organizzate in quattro categorie:

• chat_generico: conversazioni naturali su argomenti vari (consigli, spiegazioni, supporto conversazionale)
• codice: richieste di scrittura, debug e spiegazione di codice in più linguaggi (Python, JavaScript, SQL, C, Bash)
• tool_calling: conversazioni che includono chiamate a funzioni/tool esterni, con schema dei tool in inglese (seguendo la convenzione standard di function-calling) e conversazione in italiano
• misto: conversazioni che combinano generazione di codice e tool-calling nello stesso turno

Ogni esempio include un identificativo univoco, la categoria di appartenenza, la lista di turni della conversazione (conversations) e, quando applicabile, la definizione dei tool disponibili (tools).

Formato dei dati

Il dataset è distribuito in formato JSONL, una riga per esempio. Struttura di un esempio:

{
  "id": "uuid",
  "category": "tool_calling",
  "conversations": [
    {"from": "human", "value": "Che tempo fa a Milano oggi?"},
    {"from": "gpt", "value": null, "tool_calls": [{"name": "get_weather", "arguments": {"location": "Milano", "unit": "celsius"}}]},
    {"from": "tool", "name": "get_weather", "content": {"location": "Milano", "temperature": 24, "unit": "celsius", "condition": "parzialmente nuvoloso"}},
    {"from": "gpt", "value": "A Milano ci sono attualmente 24°C con cielo parzialmente nuvoloso."}
  ],
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "Get the current weather for a given location.",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {"type": "string", "description": "City name, e.g. 'Milano' or 'Rome'"},
          "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "description": "Temperature unit"}
        },
        "required": ["location"]
      }
    }
  ]
}

Ruoli (from):

• human: turno dell'utente
• gpt: turno del modello (testo in value, oppure null con tool_calls se il modello invoca un tool)
• tool: risultato restituito da un tool, associato al name del tool invocato

Le definizioni dei tool seguono lo schema JSON standard (compatibile con le convenzioni di function-calling di OpenAI/Anthropic), con nomi, descrizioni e parametri sempre in inglese, mentre le conversazioni sono interamente in italiano.

Come è stato creato

Gli esempi sono stati scritti e curati manualmente per garantire correttezza linguistica, coerenza dei turni multi-turno e realismo delle chiamate a tool. Non sono generati da un unico modello con un prompt ripetuto, ma composti individualmente per coprire scenari e domini diversi (tecnologia, vita quotidiana, programmazione, salute, sport, animali, finanza).

Utilizzo previsto

Questo dataset è pensato principalmente come:

• base di partenza per fine-tuning di modelli linguistici in italiano su conversazione, codice e tool-calling
• seed set su cui la community può contribuire aggiungendo altri esempi, categorie o lingue
• riferimento di formato per chi vuole generare dataset italiani più ampi in stile compatibile

Nota importante: data la dimensione contenuta (dataset di tipo "seed"), non è pensato per un pretraining da zero né per un fine-tuning esaustivo da solo. È un punto di partenza pensato per essere ampliato dalla community.

Limitazioni

• Dimensione ridotta: il dataset attuale copre un numero limitato di esempi per categoria: non è rappresentativo di tutta la varietà dell'italiano parlato/scritto
• I risultati dei tool (content nei turni tool) sono simulati/fittizi a scopo dimostrativo, non provengono da chiamate reali a servizi esterni
• Copertura di dominio limitata: mancano ancora ambiti come traduzione letteraria, scrittura creativa lunga, ragionamento matematico complesso, RAG multi-documento

Licenza

Distribuito con licenza Apache 2.0. Libero utilizzo, modifica e ridistribuzione, incluso uso commerciale, con attribuzione.

Come contribuire

Questo dataset è un progetto vivo della community. Se vuoi contribuire con nuovi esempi, categorie, lingue o correzioni:

• apri una discussione o una pull request sulla repository del dataset
• unisciti alla organizzazione HuggingFace Italian Community su Hugging Face

Citazione

Se utilizzi questo dataset, puoi citarlo come:

@misc{ita-base-2026,
  title = {ITA-Base: Italian Conversational Dataset for Chat, Code and Tool-Calling},
  author = {HuggingFace Italian Community},
  year = {2026},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/HuggingFace-Italian-Community/ITA-Base}}
}