BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)

EmbeddingsNije dostupno

od Communitybiobert-base-cased-v1-2

DMIS-Lab (Korea University) BERT-base initialized from English BERT and further pretrained on PubMed abstracts. Used as a feature extractor it yields 768-dim contextual embeddings tuned for biomedical text mining tasks such as NER, relation extraction and biomedical question answering.

Pogledaj alternative Usporedi

Status: Nije dostupno
Kontekst: 512 tokena
Ulaz → izlaz: Tekst → Vektor
Razvojni inženjer: Community
Ažurirano: 23. septembar 2026.

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) trenutno nije dostupan

Možeš i dalje pročitati detalje na ovoj stranici. Odaberi jednu od dostupnih alternativa ispod kako bi odmah pokrenuo usporediv model.

Idi na alternative

Usporedivi modeli

Svi u ovoj kategoriji

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$/1M in
Usporedi BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) i OpenAI text-embedding-3-large
OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0,024 US$/1M in
Usporedi BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) i OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Isprobaj BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)

Unos i rezultat

Trenutno nije dostupno

Trenutno nedostupno.

Playground je onemogućen. Usporedive modele možete pronaći u istoj kategoriji: Pogledaj alternative

Text

0 / 4.000

Biomedical text to embed

Usporedi s (opcionalno)

Pokreće model dva puta (naplaćuje se dva puta).

⌘/Ctrl + Enter

Rezultat

Vektor se pojavljuje ovdje.

Ovaj pokus

Nema cijene – trenutno nije dostupno.

Novi si ovdje?

10 besplatnih kredita (0,10 US$) kada se registriraš s Googlom

Dostupno 24 sati nakon registracije, do 5 pokusa dnevno i najviše 2 kredita po pokusu. Ostale metode prijave počinju bez kredita.

O BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)

UkratkoStanje: 23. septembar 2026.

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) je model od Community iz kategorije Embeddings. BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) trenutno nije dostupan na Railwailu. Kontekstni prozor sadrži 512 tokena.

BioBERT continues pretraining of the cased English BERT-base model on large biomedical corpora (PubMed abstracts), keeping the original vocabulary so it stays compatible with general-domain BERT while gaining biomedical knowledge. Version 1.2 is the cased release maintained by DMIS-Lab. It was one of the first domain-adapted BERTs and remains a standard baseline for biomedical NLP. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline, returning token-level hidden states; pool them for sentence or document embeddings.

Cijene

Trenutno nedostupno. Za ovaj model trenutno nema cijene, pa se ne može pokrenuti.

API

Pozovi BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) sa svojim Railwail API ključem. Koristi ovaj ID modela u zahtjevu:

biobert-base-cased-v1-2Pogledaj API dokumentaciju Dobij API ključ

Trenutno nije dostupno

Model nema provjeren cijenu ili je deaktiviran; API pozivi se odbijaju.

Specifikacije

ID modela: biobert-base-cased-v1-2
Razvojni inženjer: Community
Kategorija: Embeddings
Ulaz: Tekst
Izlaz: Vektor
Kontekstni prozor: 512 tokena
Katalog ažuriran: 23. septembar 2026.

Parametri ulaza

Ulazi i postavke iz sheme ulaza modela. Primjer u odjeljku API pokazuje koje od njih API prihvaća.

ParametarTipZadanoDozvoljene vrijednosti

inputsobavezno
Biomedical text to embed
Tip: Tekst
Zadano: –
Dozvoljene vrijednosti: do 4.000 znakova

Oznake

science
embedding
research
huggingface
biobert
biomedical
medical
bert

Primjena

Povezani vodiči

Embedding Models for Search & Science

Svi modeli: Embeddings

Često postavljana pitanja

Što je BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)?

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) je model od Community iz kategorije Embeddings. Naveden je na Railwailu, ali se trenutno ne može pokrenuti.

Koliko stoji BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) na Railwailu?

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) se trenutno ne može pokrenuti na Railwailu, pa nema trenutne cijene. Dostupne alternative s cijenama navedene su dalje na ovoj stranici.

Koliki je kontekstni prozor od BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)?

Kontekstni prozor od BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) sadrži 512 tokena.

Koliko je brz BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)?

Za BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) na Railwailu još nema dovoljno izmjerenih pokretanja da bi se navedlo vrijeme izvršavanja. Ovisi o unošenju, postavkama i opterećenju kod pružatelja.

Je li BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) bolji od OpenAI text-embedding-3-large?

To ovisi o zadatku. BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) (Community) i OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) su oba modela iz kategorije Embeddings. Stranica za usporedbu prikazuje njihove cijene i specifikacije usporedno.

Usporedi BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) i OpenAI text-embedding-3-large

Mogu li koristiti BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) sada?

Trenutno nedostupno. Stranica ostaje dostupna; dostupne alternative iz iste kategorije navedene su dalje.

Svi modeli preko jednog API-ja

Jedan API ključ za sve modele na Railwailu. Korištenje se naplaćuje iz unaprijed plaćenih kredita, 1 kredit = 0,01 US$.

Dobij API ključ Pogledaj sve modele