PubMedBERT Embeddings (NeuML)

EmbeddingsIndisponível

por Communitypubmedbert-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.

Ver alternativas Comparar

Status: Indisponível
Contexto: 512 tokens
Entrada → Saída: Texto → Vetor
Desenvolvedor: Community
Atualizado: 23 de setembro de 2026

PubMedBERT Embeddings (NeuML) não está disponível no momento

Você ainda pode ler os detalhes nesta página. Escolha uma das alternativas disponíveis abaixo para executar um modelo comparável imediatamente.

Ir para alternativas

Modelos comparáveis

Todos nesta categoria

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.
US$ 0,156/1M entrada
Comparar PubMedBERT Embeddings (NeuML) vs. 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.
US$ 0,024/1M entrada
Comparar PubMedBERT Embeddings (NeuML) vs. OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Experimentar PubMedBERT Embeddings (NeuML)

Entrada & saída

Indisponível no momento

Atualmente indisponível.

O playground está desativado. Encontre modelos comparáveis na mesma categoria: Ver alternativas

Text

0 / 4.000

Biomedical sentence or passage to embed

Comparar com (opcional)

Executa o modelo duas vezes (cobrado duas vezes).

⌘/Ctrl + Enter

Resultado

O vetor aparece aqui.

Esta execução

Sem preço – indisponível no momento.

Novo por aqui?

10 créditos grátis (US$ 0,10) ao se inscrever com Google

Utilizável 24 horas após inscrição, até 5 execuções por dia e no máximo 2 créditos por execução. Outros métodos de login começam sem créditos.

Sobre PubMedBERT Embeddings (NeuML)

ResumoA partir de 23 de setembro de 2026

PubMedBERT Embeddings (NeuML) é um modelo de Community na categoria Embeddings. PubMedBERT Embeddings (NeuML) não está disponível no Railwail no momento. A janela de contexto contém 512 tokens.

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.

Preços

Atualmente indisponível. Não há preço para este modelo no momento, portanto não pode ser executado.

API

Chame PubMedBERT Embeddings (NeuML) com sua chave de API Railwail. Use este ID de modelo na solicitação:

pubmedbert-base-embeddingsDocumentação da API Obter uma chave de API

Indisponível no momento

O modelo não tem preço verificado ou está desativado; chamadas de API são recusadas.

Especificações

ID do modelo: pubmedbert-base-embeddings
Desenvolvedor: Community
Categoria: Embeddings
Entrada: Texto
Saída: Vetor
Janela de contexto: 512 tokens
Entrada do catálogo atualizada: 23 de setembro de 2026

Parâmetros de entrada

Entradas e configurações do esquema de entrada do modelo. O exemplo na seção API mostra quais delas a API aceita.

ParâmetroTipoPadrãoValores permitidos

inputsobrigatório
Biomedical sentence or passage to embed
Tipo: Texto
Padrão: –
Valores permitidos: até 4.000 caracteres

Casos de uso

Guias relacionados

Embedding Models for Search & Science

Todos os modelos em Embeddings

Perguntas frequentes

O que é PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) é um modelo de Community na categoria Embeddings. Está listado no Railwail, mas não pode ser executado no momento.

Quanto custa PubMedBERT Embeddings (NeuML) no Railwail?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) não pode ser executado no Railwail no momento, portanto não há preço atual. Alternativas disponíveis com preços estão listadas mais abaixo nesta página.

Qual é a janela de contexto de PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

A janela de contexto de PubMedBERT Embeddings (NeuML) contém 512 tokens.

Qual é a velocidade de PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

Ainda não há execuções medidas suficientes de PubMedBERT Embeddings (NeuML) no Railwail para indicar um tempo de execução. Depende da entrada, das configurações e da carga no provedor.