generate toc using built-in vitepress feature

README.md

@@ -19,50 +19,9 @@
 
 この記事の管理は GitHub で行っています。記事の間違いを発見した場合、あるいはモデルの追加提案を行いたい場合は、[GitHub Issues](https://github.com/llm-jp/awesome-japanese-llm/issues) 経由で報告していただけますと幸いです。
 
-## 目次
-
-- [テキスト生成に主に使うモデル](#generative)
-  - [フルスクラッチ事前学習モデル](#full-scratch-models)
-    - [汎用](#generative-scratch-general)
-    - [ドメイン特化型](#generative-scratch-domain-specific)
-  - [海外モデルに日本語で追加事前学習を行ったモデル（継続事前学習モデル）](#english-based-models)
-    - [汎用](#generative-continual-general)
-    - [ドメイン特化型](#generative-continual-domain-specific)
-  - [海外モデルに日本語で指示チューニング (Instruction Tuning) のみ行ったモデル](#instruction-only-models)
-    - [汎用](#generative-instruction-only-general)
-    - [ドメイン特化型](#generative-instruction-only-domain-specific)
-  - [複数のLLMをマージして作成されたモデル](#merged-models)
-  - [APIとして提供されているモデル](#api-based-models)
-- [入力テキストの処理に主に使うモデル](#autoencoding)
-  - [汎用](#autoencoding-general)
-  - [ドメイン特化型](#autoencoding-domain-specific)
-- [埋め込み (Embeddings) 作成に特化したモデル](#embeddings)
-- [視覚言語モデル (Vision-Language Models)](#multimodal)
-  - [画像+テキストからのテキスト生成](#multimodal-text-generation)
-    - [汎用](#multimodal-general)
-    - [ドメイン特化型](#multimodal-domain-specific)
-  - [テキストからの画像生成](#multimodal-text-to-image)
-    - [汎用](#multimodal-text-to-image-general)
-    - [ドメイン特化型](#multimodal-text-to-image-domain-specific)
-  - [その他](#multimodal-others)
-- [音声言語モデル (Speech-Language Models)](#speech)
-  - [音声認識](#speech-asr)
-  - [その他](#speech-others)
-- [日本語LLM評価ベンチマーク/データセットまとめ](#benchmark-suites)
-  - [複合型ベンチマーク](#hybrid-benchmark-suites)
-  - [基礎的な自然言語理解 (NLU) を中心に測定するベンチマーク/データセット](#basic-benchmark-suites)
-  - [人間らしい応答の生成能力を中心に測定するベンチマーク/データセット](#open-ended-benchmark-suites)
-  - [特定ドメインの性能を測定するベンチマーク/データセット](#domain-specific-benchmark-suites)
-  - [事実性・安全性を測定するベンチマーク/データセット](#factuality-safety-benchmark-suites)
-  - [論理推論能力を測定するベンチマーク/データセット](#logical-reasoning-benchmark-suites)
-  - [制約付きの生成能力を測定するベンチマーク/データセット](#controllabilitiy-benchmark-suites)
-  - [埋め込みモデルのベンチマーク/データセット](#embeddings-benchmark-suites)
-  - [視覚言語モデル (Vision-Language Models) のベンチマーク/データセット](#vl-benchmark-suites)
-- [各モデル・アーキテクチャの原論文](#reference)
-- [LLMの学習手法の原論文](#reference-training)
-- [コントリビューター](#contributors)
-- [引用](#citation)
-
+::: details 目次
+[[toc]]
+:::
 
 <a id="generative"></a>
 ## テキスト生成に主に使うモデル

en/README.md

@@ -18,48 +18,9 @@ A list of publicly available LLMs trained with a focus on Japanese, along with t
 
 Please point out any errors on the [issues page](https://github.com/llm-jp/awesome-japanese-llm/issues). Feel free to contribute directly with a pull request.
 
-## Table of Contents
-- [Text Generation Models](#generative)
-  - [Models built from scratch](#full-scratch-models)
-    - [General purpose](#generative-scratch-general)
-    - [Domain specific](#generative-scratch-domain-specific)
-  - [Models built off non-Japanese LLMs (w/ continual pre-training on Japanese)](#english-based-models)
-    - [General purpose](#generative-continual-general)
-    - [Domain specific](#generative-continual-domain-specific)
-  - [Models built off non-Japanese LLMs (w/ instruction tuning on Japanese)](#instruction-only-models)
-    - [General purpose](#generative-instruction-only-general)
-    - [Domain specific](#generative-instruction-only-domain-specific)
-  - [Merged models](#merged-models)
-  - [API-based models](#api-based-models)
-- [Encoder Models](#autoencoding)
-  - [General purpose](#autoencoding-general)
-  - [Domain specific](#autoencoding-domain-specific)
-- [Sentence and Document Embeddings](#embeddings)
-- [Vision-Language Models](#multimodal)
-  - [Text+Image to Text](#multimodal-text-generation)
-    - [General purpose](#multimodal-general)
-    - [Domain specific](#multimodal-domain-specific)
-  - [Text to Image](#multimodal-text-to-image)
-    - [General purpose](#multimodal-text-to-image-general)
-    - [Domain specific](#multimodal-text-to-image-domain-specific)
-  - [Others](#multimodal-others)
-- [Speech-Language Models](#speech)
-  - [Automatic Speech Recognition](#speech-asr)
-  - [Others](#speech-others)
-- [Evaluation Benchmarks for Japanese LLMs](#benchmark-suites)
-  - [Hybrid Benchmarks](#hybrid-benchmark-suites)
-  - [Traditional Benchmarks based on Natural Language Understanding tasks](#basic-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks on open-ended generative tasks](#open-ended-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks for measuring performance in specific domains](#domain-specific-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks for measuring factuality and safety](#factuality-safety-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks for measuring logical reasoning capabilities](#logical-reasoning-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks on controlled text generation](#controllabilitiy-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks for embedding models](#embeddings-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks for vision-language models](#vl-benchmark-suites)
-- [References for Models and Architectures](#reference)
-- [References for Training Methods](#reference-training)
-- [Our Contributors](#contributors)
-- [Citation](#citation)
+::: details Table of Contents
+[[toc]]
+:::
 
 <a id="generative"></a>
 ## Text Generation Models

fr/README.md

@@ -18,49 +18,9 @@ Voici une liste des LLMs disponibles au grand public, axés sur l'apprentissage
 
 N'hésitez pas à signaler les erreurs sur la page [issues](https://github.com/llm-jp/awesome-japanese-llm/issues). N'hésitez pas également à contribuer directement avec une pull request.
 
-## Table des matières
-- [Modèles IA génératives](#generative)
-  - [Modèles développés à partir de zéro](#full-scratch-models)
-    - [D'usage général](#generative-scratch-general)
-    - [Spécifique à un domaine](#generative-scratch-domain-specific)
-  - [Modèles développés à partir d'LLM non-japonais (avec un apprentissage en continue en japonais)](#english-based-models)
-    - [D'usage général](#generative-continual-general)
-    - [Spécifique à un domaine](#generative-continual-domain-specific)
-  - [Modèles développés à partir d'LLM non-japonais (avec un affinement par instructions en japonais)](#instruction-only-models)
-    - [D'usage général](#generative-instruction-only-general)
-    - [Spécifique à un domaine](#generative-instruction-only-domain-specific)
-  - [Modèles fusionnés](#merged-models)
-  - [Modèles basés sur des API](#api-based-models)
-- [Modèles encodeur](#autoencoding)
-  - [D'usage général](#autoencoding-general)
-  - [Spécifique à un domaine](#autoencoding-domain-specific)
-- [Plongement lexical par mots et par documents](#embeddings)
-- [Modèles Vision-Language](#multimodal)
-  - [Text+Image vers Text](#multimodal-text-generation)
-    - [D'usage général](#multimodal-general)
-    - [Spécifique à un domaine](#multimodal-domain-specific)
-  - [Text vers Image](#multimodal-text-to-image)
-    - [D'usage général](#multimodal-text-to-image-general)
-    - [Spécifique à un domaine](#multimodal-text-to-image-domain-specific)
-  - [Autres](#multimodal-others)
-- [Modèles Speech-Language](#speech)
-  - [Reconnaissance automatique de la parole](#speech-asr)
-  - [Autres](#speech-others)
-- [Standard d'évaluation pour les LLM en japonais](#benchmark-suites)
-  - [Benchmarks hybrides](#hybrid-benchmark-suites)
-  - [Référence traditionnelle basé sur des tâches de Compréhension du langage naturel (NLU)](#basic-benchmark-suites)
-  - [Standard des tâches génératives ouvertes](#open-ended-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks pour mesurer la performance dans des domaines spécifiques](#domain-specific-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks pour mesurer la factualité et la sécurité](#factuality-safety-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks pour mesurer les capacités de raisonnement logique](#logical-reasoning-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks pour la génération de texte contrôlée](#controllabilitiy-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks pour modèles d'embeddings](#embeddings-benchmark-suites)
-  - [Benchmarks pour modèles vision-language](#vl-benchmark-suites)
-- [Références pour les modèles et les architectures](#reference)
-- [Références pour les méthodes d'entraînement](#reference-training)
-- [Nos contributors](#contributors)
-- [Citation](#citation)
-
+::: details Table des matières
+[[toc]]
+:::
 
 <a id="generative"></a>
 ## Modèles IA génératives

package.json

@@ -8,7 +8,7 @@
   "license": "Apache-2.0",
   "devDependencies": {
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-    "vitepress": "^1.2.3"
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