BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

EmbeddingsNav pieejams

no 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.

Skatīt alternatīvas Salīdzināt

Statuss: Nav pieejams
Konteksts: 512 marķieri
Ievade → Izvade: Teksts → Vektors
Izstrādātājs: Microsoft
Atjaunināts: 2026. gada 23. septembris

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) pašlaik nav pieejams

Jūs joprojām varat lasīt detaļas šajā lapā. Izvēlieties vienu no pieejamajām alternatīvām zemāk, lai uzreiz palaistu salīdzināmu modeli.

Uz alternatīvām

Salīdzināmi modeļi

Visi šajā kategorijā

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 $/1M ievade
Salīdzināt BiomedBERT (PubMedBERT abstract) un 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 $/1M ievade
Salīdzināt BiomedBERT (PubMedBERT abstract) un OpenAI text-embedding-3-small

Spēļu laukums

Izmēģiniet BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

Ievade un rezultāts

Pašlaik nav pieejams

Pašlaik nav pieejams.

Spēļu laukums ir atspējots. Salīdzināmus modeļus varat atrast vienā kategorijā: Skatīt alternatīvas

Text

0 / 4000

Biomedical text to embed

Salīdzināt ar (neobligāti)

Palaiž modeli divas reizes (norēķināts divas reizes).

⌘/Ctrl + Enter

Rezultāts

Vektors parādīsies šeit.

Šis palaišanas gadījums

Nav cenas – pašlaik nav pieejams.

Jauns šeit?

10 bezmaksas kredīti (0,10 $), reģistrējies ar Google

Pieejams 24 stundas pēc reģistrācijas, līdz 5 palaišanas gadījumi dienā un maksimāli 2 kredīti uz palaišanas gadījumu. Citas pierakstīšanās metodes sākas bez kredītiem.

Par BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

ĪsumāUz 2026. gada 23. septembris

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) ir Microsoft modelis kategorijā Embeddings. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) pašlaik nav pieejams Railwail platformā. Konteksta logs satur 512 žetonus.

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.

Cenas

Pašlaik nav pieejams. Šim modelim pašlaik nav cenas, tāpēc to nevar palaist.

API

Izsauciet BiomedBERT (PubMedBERT abstract) ar savu Railwail API atslēgu. Izmantojiet šo modeļa ID pieprasījumā:

biomedbert-base-uncased-abstractAPI dokumentācija Iegūt API atslēgu

Pašlaik nav pieejams

Modelim nav pārbaudītas cenas vai tas ir deaktivizēts; API izsaukumi tiek noraidīti.

Specifikācijas

Modeļa ID: biomedbert-base-uncased-abstract
Izstrādātājs: Microsoft
Kategorija: Embeddings
Ievade: Teksts
Izvade: Vektors
Konteksta logs: 512 marķieri
Kataloga ieraksts atjaunināts: 2026. gada 23. septembris

Ievades parametri

Ievades un iestatījumi no modeļa ievades shēmas. Piemērs API sadaļā parāda, kurus no tiem API pieņem.

ParametrsTipsNoklusējumsAtļautās vērtības

inputsobligāts
Biomedical text to embed
Tips: Teksts
Noklusējums: –
Atļautās vērtības: līdz 4000 rakstzīmēm

Tagi

science
embedding
research
huggingface
biomedbert
pubmedbert
microsoft
biomedical

Lietošanas gadījumi

Saistītie ceļveži

Embedding Models for Search & Science

Visi modeļi: Embeddings

Bieži uzdotie jautājumi

Kas ir BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) ir Microsoft izstrādāts modelis Embeddings kategorijā. Tas ir uzskaitīts Railwail katalogā, bet pašlaik to nevar palaist.

Cik maksā BiomedBERT (PubMedBERT abstract) Railwail?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) pašlaik nevar tikt palaists Railwail, tāpēc nav pašreizējās cenas. Pieejamās alternatīvas ar cenām ir norādītas tālāk šajā lapā.

Kāds ir BiomedBERT (PubMedBERT abstract) konteksta logs?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) konteksta logs satur 512 žetonus.

Cik ātrs ir BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

Railwail platformā BiomedBERT (PubMedBERT abstract) vēl nav pietiekami daudz izmērītu izpilžu, lai norādītu izpildes laiku. Tas ir atkarīgs no ievades, iestatījumiem un sniedzēja slodzes.

Vai BiomedBERT (PubMedBERT abstract) ir labāks par OpenAI text-embedding-3-large?

Tas ir atkarīgs no uzdevuma. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) (Microsoft) un OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) ir abi modeļi Embeddings kategorijā. Salīdzināšanas lapā to cenas un specifikācijas ir parādītas blakus.

Salīdzināt BiomedBERT (PubMedBERT abstract) un OpenAI text-embedding-3-large

Vai es varu izmantot BiomedBERT (PubMedBERT abstract) tieši tagad?

Pašlaik nav pieejams. Lapa paliek tiešsaistē; pieejamās alternatīvas no vienas kategorijas ir norādītas tālāk.

Visi modeļi caur vienu API

Viena API atslēga visiem Railwail modeļiem. Izmantošana tiek aprēķināta no iepriekš apmaksātiem kredītiem, 1 kredīts = 0,01 $.

Iegūt API atslēgu Skatīt visus modeļus