SciBERT (scivocab uncased)

EmbeddingsEi saatavilla

kehittäjä: 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.

Näytä vaihtoehdot Vertaile

Tila: Ei saatavilla
Konteksti: 512 tokenia
Syöte → tulos: Teksti → Vektori
Kehittäjä: Community
Päivitetty: 23. syyskuuta 2026

SciBERT (scivocab uncased) ei ole tällä hetkellä saatavilla

Voit silti lukea tiedot tältä sivulta. Valitse yksi alla olevista saatavilla olevista vaihtoehdoista suorittaaksesi vertailukelpoisen mallin heti.

Siirry vaihtoehtoihin

Vertailukelpoiset mallit

Kaikki tässä kategoriassa

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 in
Vertaa 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 in
Vertaa SciBERT (scivocab uncased) ja OpenAI text-embedding-3-small

Leikkikenttä

Kokeile SciBERT (scivocab uncased)

Syöte ja tulos

Ei tällä hetkellä saatavilla

Ei tällä hetkellä saatavilla.

Leikkikenttä on poistettu käytöstä. Vertailukelpoisia malleja löydät samasta kategoriasta: Selaa vaihtoehtoja

Text

0 / 4 000

Scientific text to embed

Vertaa kohteeseen (valinnainen)

Suorittaa mallin kahdesti (laskutetaan kahdesti).

⌘/Ctrl + Enter

Tulos

Vektori ilmestyy tähän.

Tämä suoritus

Ei hintaa – ei tällä hetkellä saatavilla.

Uusi täällä?

10 ilmaista creditiä (0,10 $) kun rekisteröidyt Googlella

Käytettävissä 24 tuntia rekisteröinnin jälkeen, enintään 5 suoritusta päivässä ja enintään 2 creditiä suoritusta kohti. Muut kirjautumismenetelmät alkavat ilman creditejä.

Tietoja: SciBERT (scivocab uncased)

Lyhyesti23. syyskuuta 2026 alkaen

SciBERT (scivocab uncased) on Community-kehittäjän malli kategoriasta Embeddings. SciBERT (scivocab uncased) ei ole tällä hetkellä saatavilla Railwailissa. Kontekstiikkuna sisältää 512 tokenia.

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.

Hinnat

Ei tällä hetkellä saatavilla. Tällä hetkellä tälle mallille ei ole hintaa, joten sitä ei voi suorittaa.

API

Kutsu SciBERT (scivocab uncased) Railwail-API-avaimellasi. Käytä tätä mallin tunnusta pyynnössä:

scibert-scivocab-uncasedAPI-dokumentaatio Hanki API-avain

Tällä hetkellä ei saatavilla

Mallilla ei ole vahvistettua hintaa tai se on poistettu käytöstä; API-kutsut hylätään.

Tekniset tiedot

Mallin tunnus: scibert-scivocab-uncased
Kehittäjä: Community
Kategoria: Embeddings
Syöte: Teksti
Tuloste: Vektori
Konteksti-ikkuna: 512 tokenia
Luettelokirjaus päivitetty: 23. syyskuuta 2026

Syöteparametrit

Mallin syötökaavion syötteet ja asetukset. API-osion esimerkki näyttää, mitkä niistä API hyväksyy.

ParametriTyyppiOletusSallitut arvot

inputspakollinen
Scientific text to embed
Tyyppi: Teksti
Oletus: –
Sallitut arvot: enintään 4 000 merkkiä

Tunnisteet

science
embedding
research
huggingface
scibert
allenai
biomedical
bert

Käyttötapaukset

Liittyvät oppaat

Embedding Models for Search & Science

Kaikki mallit: Embeddings

Usein kysytyt kysymykset

Mikä on SciBERT (scivocab uncased)?

SciBERT (scivocab uncased) on Communityn kehittämä malli Embeddings-kategoriassa. Se on listattu Railwailissa, mutta sitä ei voi tällä hetkellä suorittaa.

Paljonko SciBERT (scivocab uncased) maksaa Railwailissa?

SciBERT (scivocab uncased)ta ei voi tällä hetkellä suorittaa Railwailissa, joten nykyistä hintaa ei ole. Saatavilla olevat vaihtoehdot hintojen kanssa on lueteltu tämän sivun alempana.

Mikä on SciBERT (scivocab uncased)n kontekstiikkuna?

SciBERT (scivocab uncased)n kontekstiikkuna sisältää 512 tokenia.

Kuinka nopea SciBERT (scivocab uncased) on?

SciBERT (scivocab uncased)lla ei ole vielä tarpeeksi mitattuja suorituksia Railwailissa suoritusajan ilmoittamiseksi. Se riippuu syötteestä, asetuksista ja palveluntarjoajan kuormituksesta.

Onko SciBERT (scivocab uncased) parempi kuin OpenAI text-embedding-3-large?

Se riippuu tehtävästä. SciBERT (scivocab uncased) (Community) ja OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) ovat molemmat malleja Embeddings-kategoriassa. Vertailussa näkyvät niiden hinnat ja tekniset tiedot rinnakkain.

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

Voiko SciBERT (scivocab uncased)a käyttää juuri nyt?

Ei tällä hetkellä saatavilla. Sivu pysyy verkossa; saatavilla olevat vaihtoehdot samasta kategoriasta on lueteltu alempana.

Kaikki mallit yhden API:n kautta

Yksi API-avain kaikille Railwailin malleille. Käyttö laskutetaan prepaid-krediiteistä, 1 krediitti = 0,01 $.

Hanki API-avain Selaa kaikkia malleja