PubMedBERT Embeddings (NeuML)

EmbeddingsНедоступно

от 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.

Посмотреть альтернативы Сравнить

Статус: Недоступно
Контекст: 512 токенов
Вход → выход: Текст → Вектор
Разработчик: Community
Обновлено: 23 сентября 2026 г.

PubMedBERT Embeddings (NeuML) сейчас недоступна

Вы можете прочитать подробности на этой странице. Выберите одну из доступных альтернатив ниже, чтобы сразу запустить сравнимую модель.

К альтернативам

Сравнимые модели

Все в этой категории

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 вход
Сравнить 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 $/1M вход
Сравнить PubMedBERT Embeddings (NeuML) и OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Попробовать PubMedBERT Embeddings (NeuML)

Входные данные и результат

Сейчас недоступна

Недоступно.

Playground отключен. Сравнимые модели найдёте в той же категории: Посмотреть альтернативы

Text

0 / 4 000

Biomedical sentence or passage to embed

Сравнить с (опционально)

Запускает модель дважды (счёт выставляется дважды).

⌘/Ctrl + Enter

Результат

Вектор появится здесь.

Этот запуск

Нет цены – сейчас недоступно.

Впервые здесь?

10 бесплатных кредитов (0,10 $) при регистрации через Google

Доступно 24 часов после регистрации, до 5 запусков в день и максимум 2 кредитов за запуск. Другие способы входа начинают без кредитов.

О PubMedBERT Embeddings (NeuML)

КороткоПо состоянию на 23 сентября 2026 г.

PubMedBERT Embeddings (NeuML) — это модель от Community в категории Embeddings. PubMedBERT Embeddings (NeuML) сейчас недоступна на Railwail. Контекстное окно содержит 512 токенов.

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.

Цены

Недоступно. На данный момент для этой модели нет цены, поэтому её нельзя запустить.

API

Вызовите PubMedBERT Embeddings (NeuML) с помощью вашего API-ключа Railwail. Используйте этот ID модели в запросе:

pubmedbert-base-embeddingsДокументация API Получить API-ключ

Временно недоступно

Модель не имеет проверенную цену или деактивирована; вызовы API отклоняются.

Спецификации

ID модели: pubmedbert-base-embeddings
Разработчик: Community
Категория: Embeddings
Входные данные: Текст
Выходные данные: Вектор
Контекстное окно: 512 токенов
Запись в каталоге обновлена: 23 сентября 2026 г.

Входные параметры

Входные данные и параметры из схемы входных данных модели. Пример в разделе API показывает, какие из них принимает API.

ПараметрТипПо умолчаниюДопустимые значения

inputsобязательно
Biomedical sentence or passage to embed
Тип: Текст
По умолчанию: –
Допустимые значения: до 4 000 символов

Применение

Связанные руководства

Embedding Models for Search & Science

Все модели: Embeddings

Часто задаваемые вопросы

Что такое PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) — модель от Community в категории Embeddings. Модель указана в каталоге Railwail, но сейчас её нельзя запустить.

Сколько стоит PubMedBERT Embeddings (NeuML) на Railwail?

PubMedBERT Embeddings (NeuML) сейчас нельзя запустить на Railwail, поэтому текущей цены нет. Доступные альтернативы с ценами указаны ниже на этой странице.

Какой размер контекстного окна у PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

Контекстное окно PubMedBERT Embeddings (NeuML) содержит 512 токенов.

Насколько быстра PubMedBERT Embeddings (NeuML)?

На Railwail пока недостаточно измеренных запусков PubMedBERT Embeddings (NeuML), чтобы указать время выполнения. Оно зависит от входных данных, параметров и нагрузки на провайдера.