SciBERT (scivocab uncased)

EmbeddingsNedostupné

od Communityscibert-scivocab-uncased

AllenAI BERT-base pretrained from scratch on 1.14M scientific papers (mostly biomedical and computer science) with its own scientific WordPiece vocabulary. Used as a feature extractor it gives 768-dim contextual embeddings tuned to scientific text, outperforming general BERT on tasks like NER and relation extraction in research corpora.

Zobrazit alternativy Porovnat

Stav: Nedostupné
Kontext: 512 tokenů
Vstup → výstup: Text → Vektor
Vývojář: Community
Aktualizováno: 23. září 2026

SciBERT (scivocab uncased) není momentálně dostupný

Podrobnosti na této stránce si můžete přečíst. Vyberte jednu z dostupných alternativ níže a spusťte porovnatelný model hned.

Na alternativy

Srovnatelné modely

Všechny v této kategorii

OpenAI text-embedding-3-largeOpenAI
OpenAI's highest-quality embedding model. Returns 3072-dim vectors by default and supports reducing dimensions via the dimensions parameter. Outperforms text-embedding-3-small and the older ada-002 on MTEB and multilingual MIRACL retrieval benchmarks, for cases where accuracy matters more than cost.
0,156 US$/1M vstup
Porovnat SciBERT (scivocab uncased) a OpenAI text-embedding-3-large
OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0,024 US$/1M vstup
Porovnat SciBERT (scivocab uncased) a OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Vyzkoušet SciBERT (scivocab uncased)

Vstup a výstup

Momentálně nedostupné

Momentálně nedostupné.

Playground je zakázán. Srovnatelné modely najdete ve stejné kategorii: Zobrazit alternativy

Text

0 / 4 000

Scientific text to embed

Porovnat s (volitelné)

Spustí model dvakrát (zaúčtováno dvakrát).

⌘/Ctrl + Enter

Výsledek

Vektor se zobrazí zde.

Tento běh

Bez ceny – momentálně nedostupné.

Nový zde?

10 bezplatných credits (0,10 US$) při registraci přes Google

Použitelné 24 hodin po registraci, až 5 běhů za den a maximálně 2 credits za běh. Ostatní způsoby přihlášení začínají bez credits.

O SciBERT (scivocab uncased)

StručněStav: 23. září 2026

SciBERT (scivocab uncased) je model od Community v kategorii Embeddings. SciBERT (scivocab uncased) není na Railwail v současné době dostupný. Kontextní okno obsahuje 512 tokenů.

SciBERT is a BERT-base model trained on a large corpus of full-text scientific papers from Semantic Scholar. Unlike vanilla BERT it uses scivocab, a WordPiece vocabulary built directly from scientific text, which improves token coverage for domain terminology. This scivocab-uncased checkpoint is the most downloaded variant. Through the Hugging Face feature-extraction pipeline it returns token-level hidden states; mean-pool or take the [CLS] vector for sentence or document embeddings in scientific search and classification pipelines.

Ceny

Momentálně nedostupné. Pro tento model momentálně není cena, takže jej nelze spustit.

API

Volejte SciBERT (scivocab uncased) s vaším API klíčem Railwail. V požadavku použijte toto ID modelu:

scibert-scivocab-uncasedDokumentace API Získat API klíč

Momentálně nedostupné

Model nemá ověřenou cenu nebo je deaktivován; volání API jsou odmítnuta.

Specifikace

ID modelu: scibert-scivocab-uncased
Vývojář: Community
Kategorie: Embeddings
Vstup: Text
Výstup: Vektor
Kontextové okno: 512 tokenů
Záznam v katalogu aktualizován: 23. září 2026

Vstupní parametry

Vstupy a nastavení ze vstupního schématu modelu. Příklad v sekci API ukazuje, které z nich API přijímá.

ParametrTypVýchozíPovolené hodnoty

inputspovinné
Scientific text to embed
Typ: Text
Výchozí: –
Povolené hodnoty: až 4 000 znaků

Štítky

science
embedding
research
huggingface
scibert
allenai
biomedical
bert

Případy použití

Související průvodce

Embedding Models for Search & Science

Všechny modely: Embeddings

Často kladené otázky

Co je SciBERT (scivocab uncased)?

SciBERT (scivocab uncased) je model od Community v kategorii Embeddings. Je uveden na Railwail, ale momentálně jej nelze spustit.

Kolik stojí SciBERT (scivocab uncased) na Railwail?

SciBERT (scivocab uncased) se momentálně na Railwail nedá spustit, takže není aktuální cena. Dostupné alternativy s cenami jsou uvedeny dále na této stránce.

Jaké je kontextní okno SciBERT (scivocab uncased)?

Kontextní okno SciBERT (scivocab uncased) obsahuje 512 tokenů.

Jak rychlý je SciBERT (scivocab uncased)?

Pro SciBERT (scivocab uncased) je na Railwail zatím příliš málo naměřených spuštění na uvedení doby běhu. Závisí na vstupu, nastavení a zátěži u poskytovatele.

Je SciBERT (scivocab uncased) lepší než OpenAI text-embedding-3-large?

Záleží na úkolu. SciBERT (scivocab uncased) (Community) a OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) jsou oba modely v kategorii Embeddings. Stránka porovnání zobrazuje jejich ceny a specifikace vedle sebe.

Porovnat SciBERT (scivocab uncased) a OpenAI text-embedding-3-large

Mohu SciBERT (scivocab uncased) používat hned teď?

Momentálně nedostupné. Stránka zůstává online; dostupné alternativy ze stejné kategorie jsou uvedeny dále.

Všechny modely přes jednu API

Jeden API klíč pro všechny modely na Railwail. Použití se účtuje z předplacených kreditů, 1 kredit = 0,01 US$.

Získat API klíč Zobrazit všechny modely