nasa-smd-ibm-st ist ein auf einem Bi-Encoder basierendes Satztransformationsmodell, das anhand des nasa-smd-ibm-v0.1-Encoder-Modells feinabgestimmt wurde. Es wurde mit 271 Millionen Trainingssamples und 2,6 Millionen domänenspezifischen Samples aus Dokumenten der NASA-Wissenschaftsmissionen (SMD) trainiert. Das Modell zielt darauf ab, Technologien der Verarbeitung natürlicher Sprache, wie Informationsbeschaffung und intelligente Suche, für NLP-Aufgaben im Bereich SMD zu verbessern. Das Modell ist vielseitig einsetzbar für Informationsabruf, die Suche nach semantisch ähnlichen Sätzen und andere wissenschaftliche Anwendungsfälle im Zusammenhang mit NASA SMD.