PubMedBERT Embeddings (NeuML)

EmbeddingsNo disponible

de 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.

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Estado: No disponible
Contexto: 512 tokens
Entrada → Salida: Texto → Vector
Desarrollador: Community
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$/1M entrada
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0,024 US$/1M entrada
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Acerca de PubMedBERT Embeddings (NeuML)

ResumenA fecha de 23 de septiembre de 2026

PubMedBERT Embeddings (NeuML) es un modelo de Community en la categoría Embeddings. PubMedBERT Embeddings (NeuML) no está disponible en Railwail en este momento. La ventana de contexto contiene 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.

Precios

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

API

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pubmedbert-base-embeddingsDocumentación de API Obtener una clave API

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El modelo no tiene un precio verificado o está desactivado; las llamadas a la API se rechazan.

Especificaciones

ID del modelo: pubmedbert-base-embeddings
Desarrollador: Community
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 sentence or passage to embed
Tipo: Texto
Predeterminado: –
Valores permitidos: Hasta 4000 caracteres

Casos de uso

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Preguntas frecuentes

¿Qué es PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

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

¿Cuánto cuesta PubMedBERT Embeddings (NeuML) en Railwail?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) 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 PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

La ventana de contexto de PubMedBERT Embeddings (NeuML) contiene 512 tokens.

¿Qué velocidad tiene PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

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

¿Es PubMedBERT Embeddings (NeuML) mejor que OpenAI text-embedding-3-large?

Depende de la tarea. PubMedBERT Embeddings (NeuML) (Community) 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 PubMedBERT Embeddings (NeuML) ahora mismo?

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