PubMedBERT Embeddings (NeuML)

EmbeddingsНедоступно

од 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.

Погледај алтернативе Упореди

Статус: Недоступно
Контекст: 512 токена
Унос → излаз: Текст → Вектор
Програмер: Community
Ажурирано: 23. септембар 2026.

PubMedBERT Embeddings (NeuML) је тренутно недоступан

Можеш и даље читати детаље на овој страници. Изабери једну од доступних алтернатива испод да одмах покренеш упоредив модел.

Иди на алтернативе

Упоредиви модели

Сви у овој категорији

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

Плејграунд

Пробајте PubMedBERT Embeddings (NeuML)

Унос и резултат

Тренутно недоступно

Тренутно недоступно.

Playground је онемогућен. Упоредиве моделе можете пронаћи у истој категорији: Погледајте алтернативе

Text

0 / 4.000

Biomedical sentence or passage to embed

Упореди са (опционално)

Покреће модел два пута (наплаћено два пута).

⌘/Ctrl + Enter

Резултат

Вектор се појављује овде.

Овај покрет

Без цене – тренутно недоступно.

Нов си овде?

10 бесплатних кредита (0,10 US$) када се пријавиш са Google

Употребљиво 24 сати после пријаве, до 5 покрета дневно и највише 2 кредита по покрету. Други начини пријаве почињу без кредита.

О PubMedBERT Embeddings (NeuML)

УкраткоСтање: 23. септембар 2026.

PubMedBERT Embeddings (NeuML) је модел од Community из категорије Embeddings. PubMedBERT Embeddings (NeuML) тренутно није доступан на Railwail-у. Контекстни прозор садржи 512 токена.

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.

Цене

Тренутно недоступно. За овај модел тренутно нема цене, па се не може покренути.

API

Позови PubMedBERT Embeddings (NeuML) са твојим Railwail API кључем. Користи овај ID модела у захтеву:

pubmedbert-base-embeddingsПогледај API документацију Узми API кључ

Тренутно недоступно

Модел нема верификовану цену или је деактивиран; API позиви су одбијени.

Спецификације

ID модела: pubmedbert-base-embeddings
Програмер: Community
Категорија: Embeddings
Унос: Текст
Излаз: Вектор
Контекстни прозор: 512 токена
Унос у каталог ажуриран: 23. септембар 2026.

Параметри уноса

Уноси и подешавања из шеме уноса модела. Пример у API одељку показује које од њих API прихвата.

ПараметарТипПодразумеваноДозвољене вредности

inputsобавезно
Biomedical sentence or passage to embed
Тип: Текст
Подразумевано: –
Дозвољене вредности: до 4.000 карактера

Ознаке

science
embedding
research
huggingface
pubmedbert
biomedical
medical
sentence-transformers

Области примене

Водичи у вези

Embedding Models for Search & Science

Сви модели: Embeddings

Често постављана питања

Шта је PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) је модел од Community у категорији Embeddings. Наведен је на Railwail-у, али се тренутно не може покренути.

Колико кошта PubMedBERT Embeddings (NeuML) на Railwail-у?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) се тренутно не може покренути на Railwail-у, па нема тренутне цене. Доступне алтернативе са ценама су наведене даље на овој страници.

Колики је контекстни прозор од PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

Контекстни прозор од PubMedBERT Embeddings (NeuML) садржи 512 токена.

Колико је брз PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

За PubMedBERT Embeddings (NeuML) на Railwail-у још нема довољно измерених покретања да би се наводило време извршавања. Зависи од уноса, поставки и оптерећења код пружаоца услуге.

Да ли је PubMedBERT Embeddings (NeuML) бољи од OpenAI text-embedding-3-large?

То зависи од задатка. PubMedBERT Embeddings (NeuML) (Community) и OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) су оба модела у категорији Embeddings. Страница за поређење приказује њихове цене и спецификације упоредо.

Упоредите PubMedBERT Embeddings (NeuML) и OpenAI text-embedding-3-large

Могу ли да користим PubMedBERT Embeddings (NeuML) управо сада?

Тренутно недоступно. Страница остаје активна; доступне алтернативе из исте категорије су наведене даље.

Сви модели преко једног API-ја

Један API кључ за сваки модел на Railwail. Употреба се наплаћује из унапред припремљених кредита, 1 кредит = 0,01 US$.

Узми API кључ Прегледај све моделе