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@@ -32,20 +32,22 @@ with gr.Blocks() as demo:
             I modelli sottostanti sono stati testati con [lm_evaluation_harness](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness) su task specifici per l'italiano introdotti con questa [PR](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness/pull/1358).
             L'intero progetto, i modelli e i dataset sono rigorosamente open source e tutti i risultati sono riproducibili lanciando dei comandi come questo:         
                 ```
-                   lm_eval --model hf --model_args pretrained=HUGGINGFACE_MODEL_ID  --tasks xcopa_it,hellaswag_it,lambada_openai_mt_it,belebele_ita_Latn,arc_it  --device cuda:0 --batch_size 8 
+                   lm_eval --model hf --model_args pretrained=HUGGINGFACE_MODEL_ID  --tasks hellaswag_it,arc_it  --device cuda:0 --batch_size auto:2 
+                   lm_eval --model hf --model_args pretrained=HUGGINGFACE_MODEL_ID  --tasks m_mmlu_it --num_fewshot 5  --device cuda:0 --batch_size auto:2 
                 ```
             ''')
             gr.DataFrame(get_data_classifica, every=3600)            
             gr.Markdown(f"Contributore principale: @giux78")
             gr.Markdown('''
-            ### Reference on Italian task from mixtral paper
+            ### Risultati su modelli "internazionali"
 
             | Model | Arc-c  | HellaS | MMUL | AVG |
             | --- | --- | --- | --- | --- |
-            | Mixtral 7x8 | 52.8 | 75.1 | 70.9 | 66.26666667 |
+            | Mixtral 8x22b | 55.3 | 77.1 | 75.8 | 69.4 |
+            | Mixtral 8x7b | 51.1 | 72.9 | 65.9 | 63.3 |
             | LLama2 70b | 49.4 | 70.9 | 65.1 | 61.8 |
-            | LLama1 34B | 42.9 | 65.4 | 49.0 | 52.43333333 |
-            | Mistral 7B | 41.49 | 61.22 | 52.53 | 51.74 |            
+            | LLama1 34b | 42.9 | 65.4 | 49.0 | 52.4 |
+            | Mistral 7b | 41.49 | 61.22 | 52.53 | 51.7 |            
             ''')