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.

Zobraziť alternatívy Porovnať

Stav: Nedostupné
Kontext: 512 tokenov
Vstup → výstup: Text → Vektor
Vývojár: Community
Aktualizované: 23. septembra 2026

SciBERT (scivocab uncased) nie je momentálne dostupný

Podrobnosti na tejto stránke si môžete prečítať. Vyberte si jednu z dostupných alternatív nižšie a spustite porovnateľný model hneď.

Prejsť na alternatívy

Porovnateľné modely

Všetky v tejto kategórii

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 USD/1M vstup
Porovnať 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 USD/1M vstup
Porovnať SciBERT (scivocab uncased) a OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Vyskúšajte SciBERT (scivocab uncased)

Vstup a výstup

Momentálne nedostupné

Momentálne nedostupné.

Playground je vypnutý. Porovnateľné modely nájdete v tej istej kategórii: Pozrieť alternatívy

Text

0 / 4 000

Scientific text to embed

Porovnať s (voliteľné)

Spustí model dvakrát (fakturované dvakrát).

⌘/Ctrl + Enter

Výsledok

Vektor sa objaví tu.

Tento beh

Bez ceny – momentálne nedostupné.

Nový tu?

10 bezplatných credits (0,10 USD) pri registrácii cez Google

Použiteľné 24 hodín po registrácii, až 5 behov za deň a maximálne 2 credits za beh. Ostatné spôsoby prihlásenia sa spúšťajú bez credits.

O SciBERT (scivocab uncased)

StručneK 23. septembra 2026

SciBERT (scivocab uncased) je model od Community v kategórii Embeddings. SciBERT (scivocab uncased) nie je v súčasnosti dostupný na Railwail. Kontextné okno obsahuje 512 tokenov.

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

Momentálne nedostupné. V súčasnosti nie je cena za tento model, preto ho nie je možné spustiť.

API

Zavolajte SciBERT (scivocab uncased) s vaším API kľúčom Railwail. V požiadavke použite toto ID modelu:

scibert-scivocab-uncasedDokumentácia API Získať API kľúč

Momentálne nedostupné

Model nemá overenú cenu alebo je deaktivovaný; volania API sú odmietnuté.

Špecifikácie

ID modelu: scibert-scivocab-uncased
Vývojár: Community
Kategória: Embeddings
Vstup: Text
Výstup: Vektor
Kontextové okno: 512 tokenov
Katalógová položka aktualizovaná: 23. septembra 2026

Vstupné parametre

Vstupy a nastavenia zo vstupnej schémy modelu. Príklad v sekcii API ukazuje, ktoré z nich API akceptuje.

ParameterTypPredvolenéPovolené hodnoty

inputspovinné
Scientific text to embed
Typ: Text
Predvolené: –
Povolené hodnoty: až 4 000 znakov

Značky

science
embedding
research
huggingface
scibert
allenai
biomedical
bert

Prípady použitia

Súvisiace príručky

Embedding Models for Search & Science

Všetky modely v Embeddings

Často kladené otázky

Čo je SciBERT (scivocab uncased)?

SciBERT (scivocab uncased) je model od Community v kategórii Embeddings. Je uvedený na Railwail, ale momentálne ho nie je možné spustiť.

Koľko stojí SciBERT (scivocab uncased) na Railwail?

SciBERT (scivocab uncased) nie je momentálne možné spustiť na Railwail, preto nie je aktuálna cena. Dostupné alternatívy s cenami sú uvedené nižšie na tejto stránke.

Aké je kontextné okno SciBERT (scivocab uncased)?

Kontextné okno SciBERT (scivocab uncased) obsahuje 512 tokenov.

Ako rýchly je SciBERT (scivocab uncased)?

Pre SciBERT (scivocab uncased) je na Railwail zatiaľ príliš málo meraných spustení na určenie doby spustenia. Závisí to od vstupu, nastavení a zaťaženia u poskytovateľa.

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

Závisí to od úlohy. SciBERT (scivocab uncased) (Community) a OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) sú oba modely v kategórii Embeddings. Stránka porovnania zobrazuje ich ceny a špecifikácie vedľa seba.

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

Môžem SciBERT (scivocab uncased) používať práve teraz?

Momentálne nedostupné. Stránka zostáva online; dostupné alternatívy z tej istej kategórie sú uvedené nižšie.

Všetky modely cez jedno API

Jeden API kľúč pre všetky modely na Railwail. Použitie sa účtuje z predplateného kreditu, 1 kredit = 0,01 USD.

Získať API kľúč Prehliadnuť všetky modely