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๐Ÿ‡ฎ๐Ÿ‡น gpTommy 32k โ€” Vocabolario & Tokenizer Nativo per la Lingua Italiana

Official Site Ecosystem Vocabolario Lingua Autore

Vocabolario e Tokenizer lessicale a 32.768 token concepito e strutturato specificamente per la lingua italiana.
Autore & Ideatore: Thomas Seri (Sentinel)
Ecosistema di Riferimento: Sentinel LifeOS & Famiglia di Modelli Sentinel R-08


๐ŸŒ Ecosistema Sentinel & Modelli R-08 Correlati

Il vocabolario gpTommy 32k รจ il motore lessicale ad alta densitร  impiegato per la nuova generazione di modelli geodetici compatti e leggeri della famiglia Sentinel R-08:


๐ŸŽฏ Perchรฉ gpTommy 32k รจ Diverso dai Tokenizer Tradizionali

La quasi totalitร  dei Large Language Model commerciali (come GPT-4, LLaMA o Mistral) utilizza tokenizer BPE statistici calibrati sulla lingua inglese. Nel testo italiano questo comporta una grave frammentazione:

  • Una parola come ยซcuscinettoยป o ยซmanutenzioneยป viene spezzata in 3 o 4 sottosillabe arbitrarie (cus-, ci-, net-, to), aumentando a dismisura la lunghezza del contesto, i costi computazionali e il rischio di allucinazioni ortografiche.

gpTommy 32k adotta un approccio lessicale nativo e strutturato:

  • Contiene 29.775 parole italiane complete (il 90,9% dell'intero vocabolario), coprendo forme base, singolari, plurali, verbi coniugati e l'intero lessico tecnico-scientifico.
  • Le parole non vengono spezzettate: la rete neurale associa un singolo token atomico a ciascun concetto lessicale finito.

๐Ÿ“š Architettura ad Archivio: Il Sistema a Schede SSvvv

Il vocabolario gpTommy adotta una codifica deterministica a 5 cifre SSvvv:

  • SS (Scheda): Indica la categoria o la lettera dell'alfabeto (da 01 a 26 per le lettere A..Z).
  • vvv (Riga): Indica la specifica riga / lemma all'interno di quella scheda.
Scheda Intervallo ID Contenuto Principale Esempi di Token
00 00000 โ€“ 00999 Token speciali AI, punteggiatura, cifre, simboli matematici <|user|>, <|assistant|>, <|system|>, +, -, =, *, %
01 01000 โ€“ 01999 Lettera A (parole italiane e forme latine) anche, amico, allora, avere, analizzare, attualitร 
03 03000 โ€“ 03999 Lettera C casa, cosa, cittร , cuscinetto, costruire, cilindro
07 07000 โ€“ 07999 Lettera G giorno, grande, gruppo, giovane, governo
20 20000 โ€“ 20999 Lettera T tempo, terra, tavolo, totale, tiranti, trasmissione
26 26000 โ€“ 26999 Lettera Z (oltre 940 lemmi in Z) zona, zone, zero, zio, zucchero, zaino, zitto, zucca

๐Ÿ“Š Ripartizione dei 32.768 Token

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                   gpTommy 32k (32.768 ID)                   โ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚ Tipologia                            โ”‚ Conteggioโ”‚ Percentualโ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚ Parole Italiane Complete             โ”‚   29.775 โ”‚     90,9% โ”‚
โ”‚ Caratteri Singoli, Cifre e Simboli   โ”‚    1.925 โ”‚      5,9% โ”‚
โ”‚ Token Speciali di Controllo & Chat   โ”‚    1.069 โ”‚      3,2% โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

๐Ÿš€ Utilizzo Rapido in Python (Zero Dipendenze Esterne)

Il tokenizer gptommy_tokenizer.py รจ completamente autonomo e non richiede pacchetti pesanti esterni:

from gptommy_tokenizer import gpTommyTokenizer

# 1. Inizializza il tokenizer con il vocabolario gpTommy
tokenizer = gpTommyTokenizer()

# 2. Codifica una frase italiana in token ID
testo = "Il cuscinetto a sfere radiale riduce l'attrito volvente."
token_ids = tokenizer.encode(testo)
print("Token IDs:", token_ids)
# Esempio: [9043, 10, 3001, 21472, 14147, 10, 1001, 10, 19529, ...]

# 3. Decodifica tornando al testo italiano originale
testo_ricostruito = tokenizer.decode(token_ids)
print("Decodifica:", testo_ricostruito)
# Output: "Il cuscinetto a sfere radiale riduce l'attrito volvente."

๐Ÿ›ก๏ธ Licenza e Attribuzione

Questo vocabolario รจ rilasciato per scopi di Ricerca Scientifica e Sperimentazione Libera (Non-Commercial Research License) con vincoli etici di protezione (esclusione di impieghi bellici, propaganda e usi lesivi).

Tutti i diritti sull'architettura a schede e sull'organizzazione lessicale sono riservati a Thomas Seri (Sentinel). Per collaborazioni o utilizzi in progetti di produzione: www.sentinelhub.eu.

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