# 教育支援ツール

LLaMA-3.2-3Bをファインチューニングしたラテン語モデルで、古代から現代の新ラテン語まで、さまざまな歴史的時期のラテンテキストを生成・理解するために最適化されています。

mbart-large-50をファインチューニングしたトルコ語文法チェックモデル

InternLM3-8B-Instruct モデルの GGUF フォーマット版で、llama.cpp フレームワークに対応し、複数の量子化バージョンをサポートしています。

Dallahはアラビア語向けに特別設計された先進的なマルチモーダル大規模言語モデルで、特にアラビア方言間のコンテンツ理解と生成に重点を置いています。

DeBERTa-v3-largeをファインチューニングした英語文法チェックモデルで、一般的な文法誤りの検出と修正に特化

これはアラビア文字の発音を認識・分類するtransformersモデルです。

このモデルは専門家協調手法により構築され、数学問題解決に特化しており、自主的に解決策を生成するか、必要に応じてGPT-4レベルの大規模モデルを呼び出します。

これはMistral 7Bアーキテクチャに基づいた高度な質問生成モデルで、入力テキストに基づいて関連する質問を生成するために設計されています。

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。

T5-baseアーキテクチャでトレーニングされた回答認識型問題生成モデルで、テキスト内のハイライトされた回答部分に基づいて関連する質問を生成できます。

T5-baseをベースに訓練されたエンドツーエンドの質問生成モデルで、入力テキストから自動的に関連する質問を生成できます。

このモデルはdistilbert-base-uncasedを未知のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主にテキスト分類タスクに使用されます。

BART-baseアーキテクチャに基づく質問生成モデルで、SQuADデータセット向けにファインチューニングされており、回答情報なしで質問を生成できます。

文法の正しさと完全性をチェックすることで、文の規範性を評価します。大文字小文字を区別し、文法エラーと大文字小文字の誤りに対して減点します。

aubmindlab/bert-base-arabertv02を基に微調整したアラビア語文法誤り訂正モデル