1. Modelli di traduzione multilingue:
   - mBART-50 (Facebook AI): Modello pre-addestrato su 50 lingue, incluso l'italiano, che può essere fine-tuned per task di traduzione tra lingue.
   - M2M-100 (Facebook AI): Simile a mBART-50 ma addestrato su 100 lingue diverse.
   - Transformer-based models (Google, HuggingFace): Modelli come mT5, XLMR, o OPUS-MT pre-addestrati su più lingue.

2. Modelli di lingua italiana:
   - Italian BERT (Musixmatch): Versione di BERT addestrata specificamente sulla lingua italiana.
   - GilBERTo (Fondazione Bruno Kessler): Altro modello BERT per l'italiano, con focus su domini specifici come testi aziendali.
   - ITALIANISSIMO (HuggingFace): Modello di lingua italiana con diverse varianti per compiti specifici.

3. Modelli di traduzioni italiano-dialetto:
   - Se disponibili, potresti cercare modelli pre-addestrati su coppie di lingue specifiche come italiano-napoletano, italiano-siciliano, ecc. Questi sarebbero i più pertinenti per il tuo caso d'uso.

Il fine-tuning di uno di questi modelli pre-addestrati dovrebbe richiederti molto meno dati e risorse rispetto all'addestramento da zero. Ciò ti permetterebbe di concentrarti maggiormente sull'adattamento del modello al tuo dialetto locale specifico.

Ti consiglierei di iniziare con i modelli multilingue o di lingua italiana, per poi eventualmente cercare modelli più specializzati sulla traduzione italiano-dialetto se disponibili.

Fammi sapere se hai bisogno di ulteriori indicazioni sulla selezione del modello di partenza più adatto al tuo progetto!