モデル情報

indus-sde-st-v0.2

nasa-impact · indus-sde-st-v0.2

> **Paper:** INDUS-SDE: A Language Model for Scientific Content Curation and Discovery — **KDD 2026, AI for Sciences Track**. INDUS-SDE-ST is a sentence transformer for semantic scientific discovery, built on the INDUS-SDE encoder. > **Code:** NASA-IMPACT/st-training-workflow · **Binary (EQAT) variant:** indus-sde-st-equat-v0.1 The model was first further fine tuned on sentence embedding task on top of previous (nasa-impact/indus-sde-st-v0.1) using stage 2 dataset (scientific dataset) for a epoch. Then this model is again fined tuned for 2 more epoches on NASA SDE and NASA ADS corpus. The initial stage of Indus-SDE-ST training focused on adapting the base Indus-SDE model to comprehend general domain semantics and sentence-pair relationships. The stage 2 dataset was designed for scieinfic domain adaptation. The primary objective was to establish a broad linguistic foundation before specializing in scientific content (for subsequent stages). This was achieved using a diverse corpus comprising pairs from S2ORC, arxiv, PubMed, NASA ADS and NASA SDE set in a contrastive learning objective: Multiple Negatives Ranking loss.

翻訳待ちのため原文を表示しています。

埋め込みと類似度license:apache-2.0
コンテキスト長非公開
入力 → 出力テキスト → 埋め込み
モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/10/31 05:38:17
OVERVIEW

モデル紹介

> **Paper:** INDUS-SDE: A Language Model for Scientific Content Curation and Discovery — **KDD 2026, AI for Sciences Track**. INDUS-SDE-ST is a sentence transformer for semantic scientific discovery, built on the INDUS-SDE encoder. > **Code:** NASA-IMPACT/st-training-workflow · **Binary (EQAT) variant:** indus-sde-st-equat-v0.1 The model was first further fine tuned on sentence embedding task on top of previous (nasa-impact/indus-sde-st-v0.1) using stage 2 dataset (scientific dataset) for a epoch. Then this model is again fined tuned for 2 more epoches on NASA SDE and NASA ADS corpus. The initial stage of Indus-SDE-ST training focused on adapting the base Indus-SDE model to comprehend general domain semantics and sentence-pair relationships. The stage 2 dataset was designed for scieinfic domain adaptation. The primary objective was to establish a broad linguistic foundation before specializing in scientific content (for subsequent stages). This was achieved using a diverse corpus comprising pairs from S2ORC, arxiv, PubMed, NASA ADS and NASA SDE set in a contrastive learning objective: Multiple Negatives Ranking loss.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。