SciBERT (scivocab uncased)

EmbeddingsНедостапно

од 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.

Погледни алтернативи Спореди

Статус: Недостапно
Контекст: 512 токени
Влез → излез: Текст → Вектор
Развивач: Community
Ажурирано: 23 септември 2026 г.

SciBERT (scivocab uncased) е моментално недостапен

Можете да ги прочитате деталите на оваа страница. Изберете една од достапните алтернативи подолу за да извршите споредлив модел веднаш.

Оди на алтернативи

Слични модели

Сите во оваа категорија

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$/1M вл
Споредете SciBERT (scivocab uncased) и OpenAI text-embedding-3-large
OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0,024 US$/1M вл
Споредете SciBERT (scivocab uncased) и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Пробајте SciBERT (scivocab uncased)

Влез и резултат

Тренутно недостапно

Моментално недостапно.

Игралиштето е оневозможено. Слични модели можете да најдете во иста категорија: Погледни алтернативи

Text

0 / 4.000

Scientific text to embed

Спореди со (опционално)

Го стартува моделот двапати (наплачено двапати).

⌘/Ctrl + Enter

Резултат

Векторот се појавува овде.

Овој тек

Нема цена – моментално недостапно.

Нов си овде?

10 бесплатни кредити (0,10 US$) кога ќе се регистрираш со Google

Употребливо 24 часа по регистрација, до 5 текови по ден и максимално 2 кредити по тек. Други методи на пријава почнуваат без кредити.

За SciBERT (scivocab uncased)

НакраткоОд 23 септември 2026 г.

SciBERT (scivocab uncased) е модел од Community во категоријата Embeddings. SciBERT (scivocab uncased) моментално не е достапен на Railwail. Контекстниот прозорец содржи 512 токени.

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.

Цени

Моментално недостапно. Нема цена за овој модел во моментот, затоа не може да се извршува.

API

Повикајте го SciBERT (scivocab uncased) со вашиот Railwail API клуч. Користете го овој ID на моделот во барањето:

scibert-scivocab-uncasedПогледни API документација Добијте API клуч

Моментално недостапно

Моделот нема потврдена цена или е деактивиран; API повиците се отфрлаат.

Спецификации

ID на моделот: scibert-scivocab-uncased
Развивач: Community
Категорија: Embeddings
Влез: Текст
Излез: Вектор
Контекстен прозорец: 512 токени
Каталошка ставка ажурирана: 23 септември 2026 г.

Параметри на влез

Влезови и поставки од шемата на влез на моделот. Примерот во делот API покажува кои од нив ги прифаќа API.

ПараметарТипСтандардноДозволени вредности

inputsзадолжително
Scientific text to embed
Тип: Текст
Стандардно: –
Дозволени вредности: до 4.000 знаци

Ознаки

science
embedding
research
huggingface
scibert
allenai
biomedical
bert

Случаи на употреба

Поврзани водичи

Embedding Models for Search & Science

Сите модели во Embeddings

Често поставувани прашања

Што е SciBERT (scivocab uncased)?

SciBERT (scivocab uncased) е модел од Community во категоријата Embeddings. Наведено е на Railwail, но не може да се извршува во моментов.

Колку чини SciBERT (scivocab uncased) на Railwail?

SciBERT (scivocab uncased) не може да се извршува на Railwail во моментов, затоа нема тековна цена. Достапни алтернативи со цени се наведени подолу на оваа страница.

Колку е контекстниот прозорец на SciBERT (scivocab uncased)?

Контекстниот прозорец на SciBERT (scivocab uncased) содржи 512 токени.

Колку брз е SciBERT (scivocab uncased)?

Нема доволно измерени извршувања на SciBERT (scivocab uncased) на Railwail за да се наведе време на извршување. Зависи од влезот, поставките и оптеретувањето кај добавувачот.

Дали SciBERT (scivocab uncased) е подобар од OpenAI text-embedding-3-large?

Зависи од задачата. SciBERT (scivocab uncased) (Community) и OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) се обата модели во категоријата Embeddings. Страницата за споредба ги покажува нивните цени и спецификации една до друга.

Спореди SciBERT (scivocab uncased) и OpenAI text-embedding-3-large

Можам ли да го користам SciBERT (scivocab uncased) сега?

Моментално недостапно. Страницата останува онлајн; достапни алтернативи од иста категорија се наведени подолу.

Сите модели преку една API

Еден API клуч за секој модел на Railwail. Употребата се наплаќува од подготвени кредити, 1 кредит = 0,01 US$.

Добијте API клуч Погледни ги сите модели