OlmoEarth-v1-Nano
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OlmoEarth-v1-Tiny
allenaiOlmoEarth-v1-Tiny is a ViT-Tiny (6.2M parameters) foundation model for remote sensing tasks over Sentinel-1, Sentinel-2, and Landsat images or image time series. If you are interested in computing embeddings with OlmoEarth, or fine-tuning OlmoEarth for a downstream task, see our tutorials: The OlmoEarth model is deployed in the OlmoEarth Platform, a solution that enables any organization to leverage our models and accelerate their mission, without requiring deep AI or engineering expertise. Sign up to get updates and partner access.
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詳細を見る ↗scibert_scivocab_cased
allenaiThis is the pretrained model presented in SciBERT: A Pretrained Language Model for Scientific Text, which is a BERT model trained on scientific text. The training corpus was papers taken from Semantic Scholar. Corpus size is 1.14M papers, 3.1B tokens. We use the full text of the papers in training, not just abstracts. SciBERT has its own wordpiece vocabulary (scivocab) that's built to best match the training corpus. We trained cased and uncased versions.
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詳細を見る ↗scibert_scivocab_uncased
allenaiThis is the pretrained model presented in SciBERT: A Pretrained Language Model for Scientific Text, which is a BERT model trained on scientific text. The training corpus was papers taken from Semantic Scholar. Corpus size is 1.14M papers, 3.1B tokens. We use the full text of the papers in training, not just abstracts. SciBERT has its own wordpiece vocabulary (scivocab) that's built to best match the training corpus. We trained cased and uncased versions.
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詳細を見る ↗SERA-8B
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詳細を見る ↗specter
allenaiSPECTER is a pre-trained language model to generate document-level embedding of documents. It is pre-trained on a powerful signal of document-level relatedness: the citation graph. Unlike existing pretrained language models, SPECTER can be easily applied to downstream applications without task-specific fine-tuning. If you're coming here because you want to embed papers, SPECTER has now been superceded by SPECTER2. Use that instead.
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詳細を見る ↗specter2
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詳細を見る ↗specter2_adhoc_query
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詳細を見る ↗specter2_aug2023refresh_base
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詳細を見る ↗specter2_base
allenaiSPECTER2 is the successor to SPECTER and is capable of generating task specific embeddings for scientific tasks when paired with adapters. This is the base model to be used along with the adapters. Given the combination of title and abstract of a scientific paper or a short texual query, the model can be used to generate effective embeddings to be used in downstream applications. **Note:For general embedding purposes, please use allenai/specter2.** **To get the best performance on a downstream task type please load the associated adapter with the base model as in the example below.**
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詳細を見る ↗StdMoE_1b14b_130B
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1 M = 100万トークン・米ドル
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