BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)

EmbeddingsNon disponible

par Communitybiobert-base-cased-v1-2

DMIS-Lab (Korea University) BERT-base initialized from English BERT and further pretrained on PubMed abstracts. Used as a feature extractor it yields 768-dim contextual embeddings tuned for biomedical text mining tasks such as NER, relation extraction and biomedical question answering.

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Statut: Non disponible
Contexte: 512 tokens
Entrée → Sortie: Texte → Vecteur
Développeur: Community
Mis à jour: 23 septembre 2026

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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 $US/1M entrée
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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 $US/1M entrée
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À propos de BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)

RésuméAu 23 septembre 2026

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) est un modèle de Community dans la catégorie Embeddings. BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) n'est actuellement pas disponible sur Railwail. La fenêtre de contexte contient 512 tokens.

BioBERT continues pretraining of the cased English BERT-base model on large biomedical corpora (PubMed abstracts), keeping the original vocabulary so it stays compatible with general-domain BERT while gaining biomedical knowledge. Version 1.2 is the cased release maintained by DMIS-Lab. It was one of the first domain-adapted BERTs and remains a standard baseline for biomedical NLP. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline, returning token-level hidden states; pool them for sentence or document embeddings.

Tarification

Actuellement indisponible. Il n'y a pas de prix pour ce modèle pour le moment, il ne peut donc pas être exécuté.

API

Appelez BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) avec votre clé API Railwail. Utilisez cet ID de modèle dans la requête :

biobert-base-cased-v1-2Documentation API Obtenir une clé API

Actuellement indisponible

Le modèle n'a pas de prix vérifié ou est désactivé ; les appels API sont refusés.

Spécifications

ID du modèle: biobert-base-cased-v1-2
Développeur: Community
Catégorie: Embeddings
Entrée: Texte
Sortie: Vecteur
Fenêtre de contexte: 512 tokens
Entrée du catalogue mise à jour: 23 septembre 2026

Paramètres d'entrée

Entrées et paramètres du schéma d'entrée du modèle. L'exemple dans la section API montre lesquels l'API accepte.

ParamètreTypePar défautValeurs autorisées

inputsObligatoire
Biomedical text to embed
Type: Texte
Par défaut: –
Valeurs autorisées: Jusqu'à 4 000 caractères

Cas d'usage

Guides connexes

Embedding Models for Search & Science

Tous les modèles : Embeddings

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) ?

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) est un modèle de Community dans la catégorie Embeddings. Il est listé sur Railwail mais ne peut pas être exécuté pour le moment.

Combien coûte BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) sur Railwail ?

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) ne peut pas être exécuté sur Railwail pour le moment, il n'y a donc pas de prix actuel. Les alternatives disponibles avec leurs prix sont listées plus bas sur cette page.

Quelle est la fenêtre de contexte de BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) ?

La fenêtre de contexte de BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) contient 512 tokens.

Quelle est la vitesse de BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) ?

Il n'y a pas encore assez d'exécutions mesurées de BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) sur Railwail pour indiquer un temps d'exécution. Cela dépend de l'entrée, des paramètres et de la charge chez le fournisseur.