# 学術研究支援

Meta-Llama-3-8Bを多様な科学データセットでファインチューニングした大規模言語モデルで、STEM分野のタスクに特化

2つのSolar-10.7B命令微調整モデルを統合した大規模言語モデルで、GPT-3.5やGemini Proと同等の性能を持ち、Mixtral-8x7bを上回る

このモデルはグラフを構造化されたテーブルに変換するために使用され、UniChartアーキテクチャに基づいて構築されています。生成されるテーブルは特定の区切り文字を使用して行と列の構造を表現します。

RoBERTaベースの質問分類モデルで、非事実的質問のカテゴリを識別

与えられたステートメントから、その原因となり得る質問を自動生成できるAIモデル。カルビン大学の高度プロジェクトによって作成されました。

このモデルは主に学術論文の研究をサポートするために公開されており、すべての下流用途に対して特別に設計または評価されていません。

MixQGは、複数の回答タイプの質問応答データセットを混合して事前学習を行う新しい問題生成モデルです。

MixQGは、混合回答タイプに基づくニューラル質問生成モデルで、与えられた文脈と回答に基づいて関連する質問を生成することができます。