BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

EmbeddingsNeprieinama

iš 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.

Peržiūrėti alternatyvas Palyginti

Būsena: Neprieinama
Kontekstas: 512 žetonų
Įvestis → išvestis: Tekstas → Vektorius
Kūrėjas: Microsoft
Atnaujinta: 2026 m. rugsėjo 23 d.

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) šiuo metu neprieinamas

Šiame puslapyje galite perskaityti išsamią informaciją. Norėdami iš karto paleisti panašų modelį, pasirinkite vieną iš žemiau pateiktų prieinamų alternatyvų.

Į alternatyvas

Panašūs modeliai

Visi šioje kategorijoje

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 USD/1M įv
Palyginti BiomedBERT (PubMedBERT abstract) ir 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 USD/1M įv
Palyginti BiomedBERT (PubMedBERT abstract) ir OpenAI text-embedding-3-small

Žaidimų aikštelė

Išbandyti BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

Įvestis ir rezultatas

Šiuo metu neprieinamas

Šiuo metu nepasiekiama.

Žaidimų aikštelė išjungta. Panašius modelius rasite toje pačioje kategorijoje: Peržiūrėti alternatyvas

Text

0 / 4 000

Biomedical text to embed

Palyginti su (pasirinktinai)

Modelis vykdomas du kartus (išrašyta du kartus).

⌘/Ctrl + Enter

Rezultatas

Vektorius pasirodo čia.

Šis paleidimas

Nėra kainos – šiuo metu neprieinama.

Naujas čia?

10 nemokami kreditai (0,10 USD), kai užsiregistruojate naudodami Google

Galima naudoti 24 valandų po registracijos, iki 5 paleidimų per dieną ir daugiausia 2 kreditų per paleidimą. Kiti prisijungimo būdai pradedami be kreditų.

Apie BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

TrumpaiNuo 2026 m. rugsėjo 23 d.

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) yra Microsoft modelis iš Embeddings kategorijos. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) šiuo metu nėra prieinamas per Railwail. Konteksto langas saugo 512 žetonų.

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.

Kainos

Šiuo metu nepasiekiama. Šiuo metu šiam modeliui nėra nustatytos kainos, todėl jo negalima paleisti.

API

Iškvieskite BiomedBERT (PubMedBERT abstract) naudodami savo Railwail API raktą. Šioje užklausoje naudokite šią modelio ID:

biomedbert-base-uncased-abstractPeržiūrėti API dokumentaciją Gauti API raktą

Šiuo metu nepasiekiama

Modelis neturi patikrintos kainos arba yra išjungtas; API skambučiai atmetami.

Specifikacijos

Modelio ID: biomedbert-base-uncased-abstract
Kūrėjas: Microsoft
Kategorija: Embeddings
Įvestis: Tekstas
Išvestis: Vektorius
Konteksto langas: 512 žetonų
Katalogo įrašas atnaujintas: 2026 m. rugsėjo 23 d.

Įvesties parametrai

Įvestys ir nustatymai iš modelio įvesties schemos. API sekcijoje pateiktas pavyzdys rodo, kuriuos iš jų priima API.

ParametrasTipasNumatytasisLeidžiamos reikšmės

inputsprivalomas
Biomedical text to embed
Tipas: Tekstas
Numatytasis: –
Leidžiamos reikšmės: iki 4 000 simbolių

Žymos

science
embedding
research
huggingface
biomedbert
pubmedbert
microsoft
biomedical

Panaudojimo atvejai

Susiję vadovai

Embedding Models for Search & Science

Visi Embeddings modeliai

Dažnai užduodami klausimai

Kas yra BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) yra Microsoft modelis iš Embeddings kategorijos. Jis yra Railwail kataloge, tačiau šiuo metu negali būti paleistas.

Kiek kainuoja BiomedBERT (PubMedBERT abstract) Railwail?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) šiuo metu negali būti paleistas Railwail, todėl nėra dabartinės kainos. Toliau šiame puslapyje pateikiamos galimos alternatyvos su kainomis.

Koks yra BiomedBERT (PubMedBERT abstract) konteksto langas?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) konteksto langas saugo 512 žetonų.

Koks yra BiomedBERT (PubMedBERT abstract) greitis?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) Railwail platformoje dar nėra pakankamai išmatuotų vykdymų, kad būtų galima nurodyti vykdymo laiką. Jis priklauso nuo įvesties, nustatymų ir teikėjo apkrovos.

Ar BiomedBERT (PubMedBERT abstract) geriau nei OpenAI text-embedding-3-large?

Tai priklauso nuo užduoties. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) (Microsoft) ir OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) yra abu modeliai iš Embeddings kategorijos. Palyginimo puslapyje jų kainos ir specifikacijos rodomos viena šalia kitos.

Palyginti BiomedBERT (PubMedBERT abstract) ir OpenAI text-embedding-3-large

Ar dabar galiu naudoti BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

Šiuo metu nepasiekiama. Puslapis lieka aktyvus; toliau pateikiamos galimos alternatyvos iš tos pačios kategorijos.

Visi modeliai per vieną API

Vienas API raktas visiems Railwail modeliams. Naudojimas apmokestinamas iš iš anksto nupirktų kreditų, 1 kreditas = 0,01 USD.

Gauti API raktą Peržiūrėti visų modelių