PubMedBERT Embeddings (NeuML)

EmbeddingsNon disponible

par Communitypubmedbert-base-embeddings

Sentence-transformers model fine-tuned from Microsoft PubMedBERT on PubMed title-abstract pairs by the NeuML team. Produces 768-dim sentence embeddings tuned for biomedical semantic search and similarity, and is the embedding backbone behind the paperai and txtai medical search tools.

Voir les alternatives Comparer

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

PubMedBERT Embeddings (NeuML) n'est actuellement pas disponible

Vous pouvez toujours consulter les détails sur cette page. Choisissez l'une des alternatives disponibles ci-dessous pour exécuter immédiatement un modèle comparable.

Voir les alternatives

Modèles comparables

Tous dans cette catégorie

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
Comparer PubMedBERT Embeddings (NeuML) et OpenAI text-embedding-3-large
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
Comparer PubMedBERT Embeddings (NeuML) et OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Essayer PubMedBERT Embeddings (NeuML)

Entrée et résultat

Actuellement indisponible

Actuellement indisponible.

Le terrain de jeu est désactivé. Vous pouvez trouver des modèles comparables dans la même catégorie : Parcourir les alternatives

Text

0 / 4 000

Biomedical sentence or passage to embed

Comparer avec (optionnel)

Exécute le modèle deux fois (facturé deux fois).

⌘/Ctrl + Entrée

Résultat

Le vecteur apparaît ici.

Cette exécution

Pas de prix – actuellement indisponible.

Nouveau par ici ?

10 crédits gratuits (0,10 $US) à l'inscription avec Google

Utilisable 24 heures après l'inscription, jusqu'à 5 exécutions par jour et au maximum 2 crédits par exécution. Les autres méthodes de connexion commencent sans crédits.

À propos de PubMedBERT Embeddings (NeuML)

RésuméAu 23 septembre 2026

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

This model takes Microsoft's PubMedBERT, which was pretrained from scratch on PubMed abstracts and PMC full text, and fine-tunes it with a sentence-transformers objective on PubMed title-abstract pairs. The result maps biomedical sentences and short passages into a 768-dim space where cosine similarity reflects clinical and biomedical relatedness. It is widely used for retrieval over medical literature. Served via the Hugging Face feature-extraction pipeline; mean-pool the token outputs to obtain the sentence embedding.

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 PubMedBERT Embeddings (NeuML) avec votre clé API Railwail. Utilisez cet ID de modèle dans la requête :

pubmedbert-base-embeddingsDocumentation 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: pubmedbert-base-embeddings
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 sentence or passage 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 PubMedBERT Embeddings (NeuML) ?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) 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 PubMedBERT Embeddings (NeuML) sur Railwail ?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) 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 PubMedBERT Embeddings (NeuML) ?

La fenêtre de contexte de PubMedBERT Embeddings (NeuML) contient 512 tokens.

Quelle est la vitesse de PubMedBERT Embeddings (NeuML) ?

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