PubMedBERT Embeddings (NeuML)

EmbeddingsIndisponibil

de 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.

Vezi alternative Compară

Status: Indisponibil
Context: 512 tokeni
Intrare → ieșire: Text → Vector
Dezvoltator: Community
Actualizat: 23 septembrie 2026

PubMedBERT Embeddings (NeuML) nu este disponibil în acest moment

Poți citi în continuare detaliile pe această pagină. Alege una dintre alternativele disponibile de mai jos pentru a rula imediat un model comparabil.

Mergi la alternative

Modele comparabile

Toate din această categorie

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 in
Compară 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.
0,024 USD/1M in
Compară PubMedBERT Embeddings (NeuML) vs. OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Încearcă PubMedBERT Embeddings (NeuML)

Intrare & rezultat

Indisponibil în prezent

Indisponibil în prezent.

Playground-ul este dezactivat. Modele comparabile găsești în aceeași categorie: Vezi alternativele

Text

0 / 4.000

Biomedical sentence or passage to embed

Compară cu (opțional)

Execută modelul de două ori (facturat de două ori).

⌘/Ctrl + Enter

Rezultat

Vectorul apare aici.

Această rulare

Fără preț – momentan indisponibil.

Nou aici?

10 credite gratuite (0,10 USD) când te înregistrezi cu Google

Utilizabil 24 ore după înregistrare, până la 5 rulări pe zi și maximum 2 credite pe rulare. Alte metode de conectare încep fără credite.

Despre PubMedBERT Embeddings (NeuML)

Pe scurtDin 23 septembrie 2026

PubMedBERT Embeddings (NeuML) este un model de Community din categoria Embeddings. PubMedBERT Embeddings (NeuML) nu este disponibil în prezent pe Railwail. Fereastra de context conține 512 token-uri.

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.

Prețuri

Indisponibil în prezent. Nu există preț pentru acest model în acest moment, deci nu poate fi executat.

API

Apelează PubMedBERT Embeddings (NeuML) cu cheia ta API Railwail. Folosește acest ID de model în cerere:

pubmedbert-base-embeddingsDocumentația API Obține o cheie API

Indisponibil în prezent

Modelul nu are un preț verificat sau este dezactivat; apelurile API sunt refuzate.

Specificații

ID model: pubmedbert-base-embeddings
Dezvoltator: Community
Categorie: Embeddings
Intrare: Text
Ieșire: Vector
Fereastră de context: 512 tokeni
Intrare catalog actualizată: 23 septembrie 2026

Parametri de intrare

Intrări și setări din schema de intrare a modelului. Exemplul din secțiunea API arată care dintre ele acceptă API-ul.

ParametruTipImplicitValori permise

inputsobligatoriu
Biomedical sentence or passage to embed
Tip: Text
Implicit: –
Valori permise: până la 4.000 caractere

Etichete

science
embedding
research
huggingface
pubmedbert
biomedical
medical
sentence-transformers

Cazuri de utilizare

Ghiduri conexe

Embedding Models for Search & Science

Toate modelele din Embeddings

Întrebări frecvente

Ce este PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) este un model de Community din categoria Embeddings. Este listat pe Railwail, dar nu poate fi rulat în acest moment.

Cât costă PubMedBERT Embeddings (NeuML) pe Railwail?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) nu poate fi rulat pe Railwail în acest moment, deci nu există preț curent. Alternativele disponibile cu prețuri sunt listate mai jos pe această pagină.

Care este fereastra de context a PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

Fereastra de context a PubMedBERT Embeddings (NeuML) conține 512 token-uri.

Cât de rapid este PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

Nu sunt suficiente rulări măsurate ale PubMedBERT Embeddings (NeuML) pe Railwail încă pentru a indica un timp de rulare. Depinde de intrare, de setări și de sarcina la furnizor.

Este PubMedBERT Embeddings (NeuML) mai bun decât OpenAI text-embedding-3-large?

Depinde de sarcină. PubMedBERT Embeddings (NeuML) (Community) și OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) sunt ambele modele din categoria Embeddings. Pagina de comparație arată prețurile și specificațiile lor una lângă alta.

Compară PubMedBERT Embeddings (NeuML) și OpenAI text-embedding-3-large

Pot folosi PubMedBERT Embeddings (NeuML) chiar acum?

Indisponibil în prezent. Pagina rămâne online; alternativele disponibile din aceeași categorie sunt listate mai jos.

Toate modelele printr-o singură API

O cheie API pentru fiecare model pe Railwail. Utilizarea se percepe din credite prepay, 1 credit = 0,01 USD.

Obține cheie API Vizualizează toate modelele