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+Quantization made by Richard Erkhov.
+
+[Github](https://github.com/RichardErkhov)
+
+[Discord](https://discord.gg/pvy7H8DZMG)
+
+[Request more models](https://github.com/RichardErkhov/quant_request)
+
+
+GePpeTto - GGUF
+- Model creator: https://huggingface.co/LorenzoDeMattei/
+- Original model: https://huggingface.co/LorenzoDeMattei/GePpeTto/
+
+
+| Name | Quant method | Size |
+| ---- | ---- | ---- |
+| [GePpeTto.Q2_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q2_K.gguf) | Q2_K | 0.06GB |
+| [GePpeTto.IQ3_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.IQ3_XS.gguf) | IQ3_XS | 0.06GB |
+| [GePpeTto.IQ3_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.IQ3_S.gguf) | IQ3_S | 0.06GB |
+| [GePpeTto.Q3_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q3_K_S.gguf) | Q3_K_S | 0.06GB |
+| [GePpeTto.IQ3_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.IQ3_M.gguf) | IQ3_M | 0.07GB |
+| [GePpeTto.Q3_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q3_K.gguf) | Q3_K | 0.07GB |
+| [GePpeTto.Q3_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q3_K_M.gguf) | Q3_K_M | 0.07GB |
+| [GePpeTto.Q3_K_L.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q3_K_L.gguf) | Q3_K_L | 0.07GB |
+| [GePpeTto.IQ4_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.IQ4_XS.gguf) | IQ4_XS | 0.07GB |
+| [GePpeTto.Q4_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q4_0.gguf) | Q4_0 | 0.08GB |
+| [GePpeTto.IQ4_NL.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.IQ4_NL.gguf) | IQ4_NL | 0.08GB |
+| [GePpeTto.Q4_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q4_K_S.gguf) | Q4_K_S | 0.08GB |
+| [GePpeTto.Q4_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q4_K.gguf) | Q4_K | 0.08GB |
+| [GePpeTto.Q4_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q4_K_M.gguf) | Q4_K_M | 0.08GB |
+| [GePpeTto.Q4_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q4_1.gguf) | Q4_1 | 0.08GB |
+| [GePpeTto.Q5_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q5_0.gguf) | Q5_0 | 0.09GB |
+| [GePpeTto.Q5_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q5_K_S.gguf) | Q5_K_S | 0.09GB |
+| [GePpeTto.Q5_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q5_K.gguf) | Q5_K | 0.09GB |
+| [GePpeTto.Q5_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q5_K_M.gguf) | Q5_K_M | 0.09GB |
+| [GePpeTto.Q5_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q5_1.gguf) | Q5_1 | 0.1GB |
+| [GePpeTto.Q6_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/LorenzoDeMattei_-_GePpeTto-gguf/blob/main/GePpeTto.Q6_K.gguf) | Q6_K | 0.1GB |
+
+
+
+
+Original model description:
+---
+language: it
+---
+
+# GePpeTto GPT2 Model 🇮🇹
+
+Pretrained GPT2 117M model for Italian.
+
+You can find further details in the paper:
+
+Lorenzo De Mattei, Michele Cafagna, Felice Dell’Orletta, Malvina Nissim, Marco Guerini "GePpeTto Carves Italian into a Language Model", arXiv preprint. Pdf available at: https://arxiv.org/abs/2004.14253
+
+## Pretraining Corpus
+
+The pretraining set comprises two main sources. The first one is a dump of Italian Wikipedia (November 2019), 
+consisting of 2.8GB of text. The second one is the ItWac corpus (Baroni et al., 2009), which amounts to 11GB of web
+texts. This collection provides a mix of standard and less standard Italian, on a rather wide chronological span, 
+with older texts than the Wikipedia dump (the latter stretches only to the late 2000s).
+
+## Pretraining details
+
+This model was trained using GPT2's Hugging Face implemenation on 4 NVIDIA Tesla T4 GPU for 620k steps.
+
+Training parameters:
+
+- GPT-2 small configuration
+- vocabulary size: 30k
+- Batch size: 32
+- Block size: 100
+- Adam Optimizer
+- Initial learning rate: 5e-5
+- Warm up steps: 10k
+
+## Perplexity scores
+
+| Domain | Perplexity |
+|---|---|
+| Wikipedia | 26.1052 |
+| ItWac | 30.3965 |
+| Legal | 37.2197 |
+| News | 45.3859 |
+| Social Media | 84.6408 |
+
+For further details, qualitative analysis and human evaluation check out: https://arxiv.org/abs/2004.14253
+
+## Load Pretrained Model
+
+You can use this model by installing Huggingface library `transformers`. And you can use it directly by initializing it like this:  
+
+```python
+from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model
+
+model = GPT2Model.from_pretrained('LorenzoDeMattei/GePpeTto')
+tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(
+    'LorenzoDeMattei/GePpeTto',
+)
+```
+
+## Example using GPT2LMHeadModel
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, pipeline, GPT2Tokenizer
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LorenzoDeMattei/GePpeTto")
+model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("LorenzoDeMattei/GePpeTto")
+
+text_generator = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)
+prompts = [
+    "Wikipedia Geppetto",
+    "Maestro Ciliegia regala il pezzo di legno al suo amico Geppetto, il quale lo prende per fabbricarsi un burattino maraviglioso"]
+
+
+samples_outputs = text_generator(
+    prompts,
+    do_sample=True,
+    max_length=50,
+    top_k=50,
+    top_p=0.95,
+    num_return_sequences=3
+)
+
+
+for i, sample_outputs in enumerate(samples_outputs):
+    print(100 * '-')
+    print("Prompt:", prompts[i])
+    for sample_output in sample_outputs:
+        print("Sample:", sample_output['generated_text'])
+        print()
+
+```
+
+Output is,
+
+```
+----------------------------------------------------------------------------------------------------
+Prompt: Wikipedia Geppetto
+Sample: Wikipedia Geppetto rosso (film 1920)
+
+Geppetto rosso ("The Smokes in the Black") è un film muto del 1920 diretto da Henry H. Leonard.
+
+Il film fu prodotto dalla Selig Poly
+
+Sample: Wikipedia Geppetto
+
+Geppetto ("Geppetto" in piemontese) è un comune italiano di 978 abitanti della provincia di Cuneo in Piemonte.
+
+L'abitato, che si trova nel versante valtellinese, si sviluppa nella
+
+Sample: Wikipedia Geppetto di Natale (romanzo)
+
+Geppetto di Natale è un romanzo di Mario Caiano, pubblicato nel 2012.
+
+----------------------------------------------------------------------------------------------------
+Prompt: Maestro Ciliegia regala il pezzo di legno al suo amico Geppetto, il quale lo prende per fabbricarsi un burattino maraviglioso
+Sample: Maestro Ciliegia regala il pezzo di legno al suo amico Geppetto, il quale lo prende per fabbricarsi un burattino maraviglioso. Il burattino riesce a scappare. Dopo aver trovato un prezioso sacchetto si reca
+
+Sample: Maestro Ciliegia regala il pezzo di legno al suo amico Geppetto, il quale lo prende per fabbricarsi un burattino maraviglioso, e l'unico che lo possiede, ma, di fronte a tutte queste prove
+
+Sample: Maestro Ciliegia regala il pezzo di legno al suo amico Geppetto, il quale lo prende per fabbricarsi un burattino maraviglioso: - A voi gli occhi, le guance! A voi il mio pezzo!
+```
+
+## Citation
+
+Please use the following bibtex entry:
+
+```
+@misc{mattei2020geppetto,
+    title={GePpeTto Carves Italian into a Language Model},
+    author={Lorenzo De Mattei and Michele Cafagna and Felice Dell'Orletta and Malvina Nissim and Marco Guerini},
+    year={2020},
+    eprint={2004.14253},
+    archivePrefix={arXiv},
+    primaryClass={cs.CL}
+}
+```
+
+## References
+
+Marco Baroni, Silvia Bernardini, Adriano Ferraresi,
+and Eros Zanchetta. 2009. The WaCky wide web: a
+collection of very large linguistically processed webcrawled corpora. Language resources and evaluation, 43(3):209–226.
+
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