PubMedBERT Embeddings (NeuML)

Embeddingsלא זמין
מאת Communityמזהה מודל: pubmedbert-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.

סטטוס
לא זמין
הקשר
512 טוקנים
קלט → פלט
טקסט → וקטור
מפתח
Community
עודכן
23 בספטמבר 2026

PubMedBERT Embeddings (NeuML) אינו זמין כרגע

אתם יכולים עדיין לקרוא את הפרטים בעמוד זה. בחרו באחת מהחלופות הזמינות למטה כדי להריץ מודל דומה מיד.

עבור לחלופות
01

דגמים דומים

הכל בקטגוריה זו
02

Playground

נסה את PubMedBERT Embeddings (NeuML)

קלט ותוצאה

לא זמין כרגע

לא זמין כרגע.

ה-Playground מושבת. מודלים דומים תוכל למצוא באותה קטגוריה: עיין בחלופות

נסה את PubMedBERT Embeddings (NeuML)

0 / 4,000

Biomedical sentence or passage to embed

מריץ את המודל פעמיים (חויב פעמיים).

תוצאה
הווקטור יופיע כאן.

הריצה הזו

אין מחיר – כרגע לא זמין.

חדש כאן?

10 קרדיטים חינם (‏0.10 ‏$) כשאתה נרשם עם Google

ניתן להשתמש 24 שעות לאחר ההרשמה, עד 5 ריצות ביום ולכל היותר 2 קרדיטים לריצה. שיטות כניסה אחרות מתחילות ללא קרדיטים.

03

אודות PubMedBERT Embeddings (NeuML)

בקצרהנכון ל-23 בספטמבר 2026

PubMedBERT Embeddings (NeuML) הוא מודל של Community בקטגוריית Embeddings. PubMedBERT Embeddings (NeuML) אינו זמין כרגע ב-Railwail. חלון ההקשר מכיל 512 טוקנים.

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.
04

תמחור

לא זמין כרגע. אין מחיר למודל זה כרגע, לכן לא ניתן להריצו.

05

API

קראו ל-PubMedBERT Embeddings (NeuML) עם מפתח ה-API של Railwail שלכם. השתמשו ב-ID מודל זה בבקשה:
pubmedbert-base-embeddingsתיעוד APIקבלו מפתח API

לא זמין כרגע

לדגם אין מחיר מאומת או שהוא מושבת; קריאות API נדחות.

06

מפרטים

ID מודל
pubmedbert-base-embeddings
מפתח
Community
קטגוריה
Embeddings
קלט
טקסט
פלט
וקטור
חלון הקשר
512 טוקנים
רשומת הקטלוג עודכנה
23 בספטמבר 2026

פרמטרים קלט

קלטים והגדרות מסכימת הקלט של המודל. הדוגמה בסעיף API מציגה אילו מהם ה-API מקבל.

  • inputsחובה

    Biomedical sentence or passage to embed

    סוג: טקסט
    ברירת מחדל: –
    ערכים מותרים: עד 4,000 תווים

תגיות

  • science
  • embedding
  • research
  • huggingface
  • pubmedbert
  • biomedical
  • medical
  • sentence-transformers
07

מקרי שימוש

08

שאלות נפוצות

מה זה PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) הוא מודל של Community בקטגוריית Embeddings. הוא רשום ב-Railwail אך לא ניתן להריץ אותו כרגע.

כמה עולה PubMedBERT Embeddings (NeuML) ב-Railwail?

לא ניתן להריץ את PubMedBERT Embeddings (NeuML) ב-Railwail כרגע, לכן אין מחיר עדכני. חלופות זמינות עם מחירים מופיעות בהמשך הדף.

מה גודל חלון ההקשר של PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

חלון ההקשר של PubMedBERT Embeddings (NeuML) מכיל 512 טוקנים.

כמה מהיר PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

עדיין אין מספיק הרצות שנמדדו של PubMedBERT Embeddings (NeuML) ב-Railwail כדי לציין זמן הרצה. זה תלוי בקלט, בהגדרות ובעומס אצל הספק.

האם PubMedBERT Embeddings (NeuML) טוב יותר מ-OpenAI text-embedding-3-large?

זה תלוי במשימה. PubMedBERT Embeddings (NeuML) (Community) ו-OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) הם שניהם מודלים בקטגוריית Embeddings. דף ההשוואה מציג את המחירים והמפרטים שלהם זה לצד זה.

השווה בין PubMedBERT Embeddings (NeuML) ל-OpenAI text-embedding-3-large

האם אני יכול להשתמש ב-PubMedBERT Embeddings (NeuML) עכשיו?

לא זמין כרגע. הדף נשאר באינטרנט; חלופות זמינות מאותה קטגוריה מופיעות בהמשך.

כל המודלים דרך API אחד

מפתח API אחד לכל מודל ב-Railwail. השימוש מחויב מאשראי מראש, 1 אשראי = ‏0.01 ‏$.