PubMedBERT Embeddings (NeuML)
pubmedbert-base-embeddingsSentence-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.
- Stato
- Non disponibile
- Contesto
- 512 token
- Input → output
- Testo → Vettore
- Sviluppatore
- Community
- Aggiornato
- 23 settembre 2026
PubMedBERT Embeddings (NeuML) non è attualmente disponibile
Puoi comunque leggere i dettagli su questa pagina. Scegli una delle alternative disponibili di seguito per eseguire subito un modello comparabile.
Vai alle alternativeModelli comparabili
Tutti in questa categoriaOpenAI'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.
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.
Playground
Prova PubMedBERT Embeddings (NeuML)
Input e output
Attualmente non disponibile.
Il playground è disabilitato. Trovi modelli comparabili nella stessa categoria: Visualizza alternative
Questa esecuzione
Nessun prezzo – attualmente non disponibile.
Nuovo qui?
10 crediti gratuiti (0,10Â USD) quando ti iscrivi con Google
Utilizzabile 24 ore dopo l'iscrizione, fino a 5 esecuzioni al giorno e al massimo 2 crediti per esecuzione. Altri metodi di accesso iniziano senza crediti.
Informazioni su PubMedBERT Embeddings (NeuML)
PubMedBERT Embeddings (NeuML) è un modello di Community nella categoria Embeddings. PubMedBERT Embeddings (NeuML) non è attualmente disponibile su Railwail. La finestra di contesto contiene 512 token.
Prezzi
Attualmente non disponibile. Al momento non c'è un prezzo per questo modello, quindi non può essere eseguito.
API
Attualmente non disponibile
Il modello non ha un prezzo verificato o è disattivato; le chiamate API vengono rifiutate.
Specifiche
- ID modello
pubmedbert-base-embeddings- Sviluppatore
- Community
- Categoria
- Embeddings
- Input
- Testo
- Output
- Vettore
- Finestra di contesto
- 512 token
- Voce di catalogo aggiornata
- 23 settembre 2026
Parametri di input
Input e impostazioni dallo schema di input del modello. L'esempio nella sezione API mostra quali di essi l'API accetta.
inputsObbligatorioBiomedical sentence or passage to embed
Tipo: TestoPredefinito: –Valori consentiti: fino a 4000 caratteri
Etichette
- science
- embedding
- research
- huggingface
- pubmedbert
- biomedical
- medical
- sentence-transformers
Casi d'uso
Domande frequenti
Cos'è PubMedBERT Embeddings (NeuML)?
PubMedBERT Embeddings (NeuML) è un modello di Community nella categoria Embeddings. È elencato su Railwail ma non può essere eseguito al momento.
Quanto costa PubMedBERT Embeddings (NeuML) su Railwail?
PubMedBERT Embeddings (NeuML) non può essere eseguito su Railwail al momento, quindi non c'è un prezzo attuale. Le alternative disponibili con i prezzi sono elencate più in basso in questa pagina.
Qual è la finestra di contesto di PubMedBERT Embeddings (NeuML)?
La finestra di contesto di PubMedBERT Embeddings (NeuML) contiene 512 token.
Quanto è veloce PubMedBERT Embeddings (NeuML)?
Non ci sono ancora abbastanza esecuzioni misurate di PubMedBERT Embeddings (NeuML) su Railwail per indicare un tempo di esecuzione. Dipende dall'input, dalle impostazioni e dal carico presso il provider.
PubMedBERT Embeddings (NeuML) è migliore di OpenAI text-embedding-3-large?
Dipende dall'attività . PubMedBERT Embeddings (NeuML) (Community) e OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) sono entrambi modelli nella categoria Embeddings. La pagina di confronto mostra i loro prezzi e le specifiche affiancati.
Confronta PubMedBERT Embeddings (NeuML) e OpenAI text-embedding-3-largePosso usare PubMedBERT Embeddings (NeuML) adesso?
Attualmente non disponibile. La pagina rimane online; le alternative disponibili della stessa categoria sono elencate più in basso.
Tutti i modelli tramite un'API
Una chiave API per tutti i modelli su Railwail. L'utilizzo viene addebitato da crediti prepagati, 1 credito = 0,01Â USD.