PubMedBERT Embeddings (NeuML)

EmbeddingsNedostupné

od 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.

Zobrazit alternativy Porovnat

Stav: Nedostupné
Kontext: 512 tokenů
Vstup → výstup: Text → Vektor
Vývojář: Community
Aktualizováno: 23. září 2026

PubMedBERT Embeddings (NeuML) není momentálně dostupný

Podrobnosti na této stránce si můžete přečíst. Vyberte jednu z dostupných alternativ níže a spusťte porovnatelný model hned.

Na alternativy

Srovnatelné modely

Všechny v této kategorii

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$/1M vstup
Porovnat PubMedBERT Embeddings (NeuML) a OpenAI text-embedding-3-large
OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0,024 US$/1M vstup
Porovnat PubMedBERT Embeddings (NeuML) a OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Vyzkoušet PubMedBERT Embeddings (NeuML)

Vstup a výstup

Momentálně nedostupné

Momentálně nedostupné.

Playground je zakázán. Srovnatelné modely najdete ve stejné kategorii: Zobrazit alternativy

Text

0 / 4 000

Biomedical sentence or passage to embed

Porovnat s (volitelné)

Spustí model dvakrát (zaúčtováno dvakrát).

⌘/Ctrl + Enter

Výsledek

Vektor se zobrazí zde.

Tento běh

Bez ceny – momentálně nedostupné.

Nový zde?

10 bezplatných credits (0,10 US$) při registraci přes Google

Použitelné 24 hodin po registraci, až 5 běhů za den a maximálně 2 credits za běh. Ostatní způsoby přihlášení začínají bez credits.

O PubMedBERT Embeddings (NeuML)

StručněStav: 23. září 2026

PubMedBERT Embeddings (NeuML) je model od Community v kategorii Embeddings. PubMedBERT Embeddings (NeuML) není na Railwail v současné době dostupný. Kontextní okno obsahuje 512 tokenů.

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.

Ceny

Momentálně nedostupné. Pro tento model momentálně není cena, takže jej nelze spustit.

API

Volejte PubMedBERT Embeddings (NeuML) s vaším API klíčem Railwail. V požadavku použijte toto ID modelu:

pubmedbert-base-embeddingsDokumentace API Získat API klíč

Momentálně nedostupné

Model nemá ověřenou cenu nebo je deaktivován; volání API jsou odmítnuta.

Specifikace

ID modelu: pubmedbert-base-embeddings
Vývojář: Community
Kategorie: Embeddings
Vstup: Text
Výstup: Vektor
Kontextové okno: 512 tokenů
Záznam v katalogu aktualizován: 23. září 2026

Vstupní parametry

Vstupy a nastavení ze vstupního schématu modelu. Příklad v sekci API ukazuje, které z nich API přijímá.

ParametrTypVýchozíPovolené hodnoty

inputspovinné
Biomedical sentence or passage to embed
Typ: Text
Výchozí: –
Povolené hodnoty: až 4 000 znaků

Štítky

science
embedding
research
huggingface
pubmedbert
biomedical
medical
sentence-transformers

Případy použití

Související průvodce

Embedding Models for Search & Science

Všechny modely: Embeddings

Často kladené otázky

Co je PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) je model od Community v kategorii Embeddings. Je uveden na Railwail, ale momentálně jej nelze spustit.

Kolik stojí PubMedBERT Embeddings (NeuML) na Railwail?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) se momentálně na Railwail nedá spustit, takže není aktuální cena. Dostupné alternativy s cenami jsou uvedeny dále na této stránce.

Jaké je kontextní okno PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

Kontextní okno PubMedBERT Embeddings (NeuML) obsahuje 512 tokenů.

Jak rychlý je PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

Pro PubMedBERT Embeddings (NeuML) je na Railwail zatím příliš málo naměřených spuštění na uvedení doby běhu. Závisí na vstupu, nastavení a zátěži u poskytovatele.

Je PubMedBERT Embeddings (NeuML) lepší než OpenAI text-embedding-3-large?

Záleží na úkolu. PubMedBERT Embeddings (NeuML) (Community) a OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) jsou oba modely v kategorii Embeddings. Stránka porovnání zobrazuje jejich ceny a specifikace vedle sebe.

Porovnat PubMedBERT Embeddings (NeuML) a OpenAI text-embedding-3-large

Mohu PubMedBERT Embeddings (NeuML) používat hned teď?

Momentálně nedostupné. Stránka zůstává online; dostupné alternativy ze stejné kategorie jsou uvedeny dále.

Všechny modely přes jednu API

Jeden API klíč pro všechny modely na Railwail. Použití se účtuje z předplacených kreditů, 1 kredit = 0,01 US$.

Získat API klíč Zobrazit všechny modely