SciBERT (scivocab uncased)

EmbeddingsPole saadaval

Community pooltscibert-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.

Vaata alternatiive Võrdle

Olek: Pole saadaval
Kontekst: 512 tokenit
Sisend → väljund: Tekst → Vektor
Arendaja: Community
Uuendatud: 23. september 2026

SciBERT (scivocab uncased) pole hetkel saadaval

Selle lehe üksikasju saad jätkuvalt lugeda. Võrdsete mudelite kohe käivitamiseks vali allpool üks saadaolevatest alternatiividest.

Mine alternatiividele

Võrreldavad mudelid

Kõik selles kategoorias

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 $/1M sis
Võrdle SciBERT (scivocab uncased) ja 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 $/1M sis
Võrdle SciBERT (scivocab uncased) ja OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Proovi SciBERT (scivocab uncased)

Sisend ja väljund

Hetkel pole saadaval

Praegu pole saadaval.

Mänguväljakud on keelatud. Sarnaseid mudeleid leiad samast kategooriast: Vaata alternatiive

Text

0 / 4000

Scientific text to embed

Võrdle (valikuline)

Käivitab mudeli kaks korda (arveldatakse kaks korda).

⌘/Ctrl + Enter

Tulemus

Vektor ilmub siia.

See käivitus

Hind puudub – praegu pole saadaval.

Oled siin uus?

10 tasuta krediiti (0,10 $), kui registreeritud Google'iga

Kasutatav 24 tundi pärast registreerimist, kuni 5 käivitust päevas ja maksimaalselt 2 krediiti käivituse kohta. Muud sisselogimismeetodid algavad ilma krediitideta.

Teave: SciBERT (scivocab uncased)

LühidaltSeisuga 23. september 2026

SciBERT (scivocab uncased) on mudel, mille on välja töötanud Community kategoorias Embeddings. SciBERT (scivocab uncased) ei ole Railwail'is praegu saadaval. Konteksti aken sisaldab 512 märksõna.

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.

Hinnad

Praegu pole saadaval. Sellel mudelil pole hetkel hinda, seega seda ei saa käivitada.

API

Kutsu SciBERT (scivocab uncased) oma Railwail API võtmega. Kasuta selles päringus seda mudeli ID-d:

scibert-scivocab-uncasedVaata API dokumentatsiooni Hangi API võti

Praegu pole saadaval

Mudelil puudub kontrollitud hind või see on keelatud; API-kutsed lükatakse tagasi.

Spetsifikatsioonid

Mudeli ID: scibert-scivocab-uncased
Arendaja: Community
Kategooria: Embeddings
Sisend: Tekst
Väljund: Vektor
Konteksti aken: 512 tokenit
Kataloogi kirje uuendatud: 23. september 2026

Sisendparameetrid

Mudeli sisendiskeemi sisendid ja seaded. API näide jaotises API näitab, milliseid neist API aktsepteerib.

ParameeterTüüpVaikimisiLubatud väärtused

inputsnõutav
Scientific text to embed
Tüüp: Tekst
Vaikimisi: –
Lubatud väärtused: kuni 4000 tähemärki

Sildid

science
embedding
research
huggingface
scibert
allenai
biomedical
bert

Kasutamise juhtumid

Seotud juhendid

Embedding Models for Search & Science

Kõik mudelid: Embeddings

Korduma kippuvad küsimused

Mis on SciBERT (scivocab uncased)?

SciBERT (scivocab uncased) on mudel, mille töötas välja Community kategoorias Embeddings. See on loetletud Railwail'is, kuid hetkel ei saa seda käivitada.

Kui palju maksab SciBERT (scivocab uncased) Railwail'is?

SciBERT (scivocab uncased) ei saa hetkel Railwail'is käivitada, seega pole praegust hinda. Saadaolevad alternatiivid koos hindadega on loetletud selle lehe allpool.

Kui suur on SciBERT (scivocab uncased) konteksti aken?

SciBERT (scivocab uncased) konteksti aken sisaldab 512 märksõna.

Kui kiire on SciBERT (scivocab uncased)?

SciBERT (scivocab uncased) kohta ei ole Railwail'is veel piisavalt mõõdetud käivitusi, et käivitusaega väita. See sõltub sisendist, seadistustest ja pakkuja koormusest.

Kas SciBERT (scivocab uncased) on parem kui OpenAI text-embedding-3-large?

See sõltub ülesandest. SciBERT (scivocab uncased) (Community) ja OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) on mõlemad mudelid kategoorias Embeddings. Võrdlusleht näitab nende hindu ja spetsifikatsioone kõrvuti.

Võrdle SciBERT (scivocab uncased) ja OpenAI text-embedding-3-large

Kas saan SciBERT (scivocab uncased) kohe kasutada?

Praegu pole saadaval. Leht jääb veebis; saadaolevad alternatiivid samast kategooriast on loetletud allpool.

Kõik mudelid ühe API kaudu

Üks API võti kõigile Railwail mudelitele. Kasutamine arvestatakse eelmakstud krediitidest, 1 krediit = 0,01 $.

Hangi API võti Vaata kõiki mudeleid