SciBERT (scivocab uncased)

VdelaveNi razpoložljivo

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.

Poglej alternative Primerjaj

Stanje: Ni razpoložljivo
Kontekst: 512 žetonov
Vhod → Izhod: Besedilo → Vektor
Razvijalec: Community
Posodobljeno: 23. september 2026

SciBERT (scivocab uncased) trenutno ni na voljo

Podrobnosti na tej strani si lahko še vedno prebereš. Z eno od razpoložljivih alternativ spodaj lahko takoj zaženeš primerljiv model.

Na alternative

Primerljivi modeli

Vsi v tej kategoriji

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 vhod
Primerjaj SciBERT (scivocab uncased) in 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 vhod
Primerjaj SciBERT (scivocab uncased) in OpenAI text-embedding-3-small

Igrišče

Preizkusi SciBERT (scivocab uncased)

Vnos in rezultat

Trenutno ni razpoložljivo

Trenutno ni na voljo.

Igrišče je onemogočeno. Primerljive modele najdeš v isti kategoriji: Oglejte si alternative

Text

0 / 4000

Scientific text to embed

Primerjaj z (izbirno)

Zažene model dvakrat (obračunano dvakrat).

⌘/Ctrl + Enter

Rezultat

Vektor se pojavi tukaj.

Ta zagon

Brez cene – trenutno ni na voljo.

Novo tukaj?

10 brezplačnih kreditov (0,10 $) ob prijavi z Googlom

Uporabno 24 ur po prijavi, do 5 zaganom na dan in največ 2 kreditov na zagon. Druge metode prijave se začnejo brez kreditov.

O SciBERT (scivocab uncased)

PovzetekOd 23. september 2026

SciBERT (scivocab uncased) je model razvijalca Community iz kategorije Vdelave. SciBERT (scivocab uncased) trenutno ni dostopen na Railwail. Kontekstno okno vsebuje 512 žetonov.

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.

Cene

Trenutno ni na voljo. Za ta model trenutno ni cene, zato ga ni mogoče zagnati.

API

Pokličite SciBERT (scivocab uncased) s svojim Railwail API ključem. V zahtevku uporabite to ID modela:

scibert-scivocab-uncasedDokumentacija API Pridobite API ključ

Trenutno ni dostopno

Model nima preverljive cene ali je deaktiviran; klici API so zavrnjeni.

Specifikacije

ID modela: scibert-scivocab-uncased
Razvijalec: Community
Kategorija: Vdelave
Vhod: Besedilo
Izhod: Vektor
Kontekstno okno: 512 žetonov
Kataložni vnos posodobljen: 23. september 2026

Vhodne parametre

Vhodi in nastavitve iz vhodne sheme modela. Primer v razdelku API prikazuje, katere od njih API sprejema.

ParameterTipPrivzetoDovoljene vrednosti

inputsObvezno
Scientific text to embed
Tip: Besedilo
Privzeto: –
Dovoljene vrednosti: Do 4000 znakov

Oznake

science
embedding
research
huggingface
scibert
allenai
biomedical
bert

Primeri uporabe

Povezani vodniki

Embedding Models for Search & Science

Vsi modeli v Vdelave

Pogosta vprašanja

Kaj je SciBERT (scivocab uncased)?

SciBERT (scivocab uncased) je model podjetja Community iz kategorije Vdelave. Naveden je na Railwailu, vendar ga trenutno ni mogoče zagnati.

Koliko stane SciBERT (scivocab uncased) na Railwailu?

SciBERT (scivocab uncased) se trenutno ne more zagnati na Railwailu, zato ni trenutne cene. Razpoložljive alternative s cenami so navedene spodaj na tej strani.

Kako veliko je kontekstno okno SciBERT (scivocab uncased)?

Kontekstno okno SciBERT (scivocab uncased) vsebuje 512 žetonov.

Kako hiter je SciBERT (scivocab uncased)?

Za SciBERT (scivocab uncased) je na Railwailu še premalo izmerjenih zagonov, da bi navedli čas izvajanja. Odvisno je od vnosa, nastavitev in obremenitve pri ponudniku.

Je SciBERT (scivocab uncased) boljši od OpenAI text-embedding-3-large?

To je odvisno od naloge. SciBERT (scivocab uncased) (Community) in OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) sta oba modela iz kategorije Vdelave. Stran za primerjavo prikazuje njune cene in specifikacije drug ob drugem.

Primerjaj SciBERT (scivocab uncased) in OpenAI text-embedding-3-large

Ali lahko SciBERT (scivocab uncased) uporabljam zdaj?

Trenutno ni na voljo. Stran ostane na spletu; razpoložljive alternative iz iste kategorije so navedene spodaj.

Vsi modeli prek ene API

En API ključ za vsak model na Railwail. Uporaba se obračuna iz vnaprej plačanih kreditov, 1 kredit = 0,01 $.

Pridobite API ključ Oglejte si vse modele