nasa-smd-ibm-v0.1 ist ein auf RoBERTa basierendes Encoder-Transformationsmodell, das für wissenschaftliche Aufgaben der NASA domänenspezifisch optimiert wurde. Es wurde anhand von wissenschaftlichen Zeitschriften und Artikeln zu NASA-Wissenschaftsmissionen feinabgestimmt und soll Technologien der natürlichen Sprachverarbeitung wie Informationsabruf und intelligente Suche verbessern. Das Modell verfügt über 125 Millionen Parameter und wurde mit einem Masked Language Model vortrainiert. Es kann für Aufgaben wie die Named Entity Recognition (NER), Informationsabruf, Satztransformation und skalierbare Frage-Antwort-Systeme eingesetzt werden und konzentriert sich auf wissenschaftliche Anwendungsfälle im Zusammenhang mit NASA-Wissenschaftsmissionen.