BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

EmbeddingsNo disponible

de Microsoftbiomedbert-base-uncased-abstract

Microsoft BiomedBERT (formerly PubMedBERT) pretrained from scratch on PubMed abstracts with a domain-specific vocabulary, rather than adapting a general model. As a feature extractor it gives 768-dim biomedical embeddings and set the original state of the art on the BLURB biomedical NLP benchmark.

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Estado: No disponible
Contexto: 512 tokens
Entrada → Salida: Texto → Vector
Desarrollador: Microsoft
Actualizado: 23 de septiembre de 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$/1M entrada
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OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0,024 US$/1M entrada
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Acerca de BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

ResumenA fecha de 23 de septiembre de 2026

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) es un modelo de Microsoft en la categoría Embeddings. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) no está disponible en Railwail en este momento. La ventana de contexto contiene 512 tokens.

BiomedBERT, originally released as PubMedBERT, was trained from random initialization purely on biomedical text from PubMed, with its vocabulary learned from that same corpus. Microsoft's research showed that domain-specific pretraining from scratch beats continual pretraining of general BERT for biomedicine, and the model topped the BLURB benchmark. This abstract-only checkpoint is the most widely used variant. Through the Hugging Face feature-extraction pipeline it returns contextual token embeddings; mean-pool or take [CLS] for sentence and document vectors.

Precios

Actualmente no disponible. No hay precio para este modelo en este momento, por lo que no se puede ejecutar.

API

Llama a BiomedBERT (PubMedBERT abstract) con tu clave API de Railwail. Usa este ID de modelo en la solicitud:

biomedbert-base-uncased-abstractDocumentación de API Obtener una clave API

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Especificaciones

ID del modelo: biomedbert-base-uncased-abstract
Desarrollador: Microsoft
Categoría: Embeddings
Entrada: Texto
Salida: Vector
Ventana de contexto: 512 tokens
Entrada del catálogo actualizada: 23 de septiembre de 2026

Parámetros de entrada

Entradas y configuración del esquema de entrada del modelo. El ejemplo en la sección API muestra cuáles de ellas acepta la API.

ParámetroTipoPredeterminadoValores permitidos

inputsObligatorio
Biomedical text to embed
Tipo: Texto
Predeterminado: –
Valores permitidos: Hasta 4000 caracteres

Casos de uso

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Preguntas frecuentes

¿Qué es BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) es un modelo de Microsoft en la categoría Embeddings. Aparece en el catálogo de Railwail pero no se puede ejecutar en este momento.

¿Cuánto cuesta BiomedBERT (PubMedBERT abstract) en Railwail?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) no se puede ejecutar en Railwail en este momento, por lo que no hay precio actual. Las alternativas disponibles con precios se enumeran más abajo en esta página.

¿Cuál es la ventana de contexto de BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

La ventana de contexto de BiomedBERT (PubMedBERT abstract) contiene 512 tokens.

¿Qué velocidad tiene BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

Aún no hay suficientes ejecuciones medidas de BiomedBERT (PubMedBERT abstract) en Railwail para indicar un tiempo de ejecución. Depende de la entrada, la configuración y la carga en el proveedor.

¿Es BiomedBERT (PubMedBERT abstract) mejor que OpenAI text-embedding-3-large?

Depende de la tarea. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) (Microsoft) y OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) son ambos modelos en la categoría Embeddings. La página de comparación muestra sus precios y especificaciones lado a lado.

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¿Puedo usar BiomedBERT (PubMedBERT abstract) ahora mismo?

Actualmente no disponible. La página se mantiene en línea; las alternativas disponibles de la misma categoría se enumeran más abajo.

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