BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)
biobert-base-cased-v1-2DMIS-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.
- الحالة
- غير متاح
- السياق
- 512 رمز
- Input → output
- نص → متجه
- مطور
- Community
- تم التحديث
- ٢٣ سبتمبر ٢٠٢٦
BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) غير متاح حالياً
يمكنك قراءة التفاصيل على هذه الصفحة. اختر أحد البدائل المتاحة أدناه لتشغيل نموذج مماثل على الفور.
انتقل إلى البدائلنماذج قابلة للمقارنة
الكل في هذه الفئةOpenAI'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$/1M إدخال
قارن BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) مع OpenAI text-embedding-3-largeOpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0.024 US$/1M إدخال
قارن BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) مع OpenAI text-embedding-3-small
Playground
جرّب BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)
الإدخال والإخراج
غير متاح حالياً.
ساحة اللعب معطلة. يمكنك العثور على نماذج مماثلة في نفس الفئة: استعرض البدائل
هذا التشغيل
لا يوجد سعر – غير متاح حالياً.
جديد هنا؟
10 رصيد مجاني (0.10 US$) عند التسجيل باستخدام Google
قابل للاستخدام 24 ساعة بعد التسجيل، حتى 5 تشغيل يومياً وبحد أقصى 2 رصيد لكل تشغيل. طرق تسجيل الدخول الأخرى تبدأ بدون رصيد.
حول BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)
BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) هو نموذج من Community في فئة التضمينات. BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) غير متاح حالياً على Railwail. نافذة السياق تحتوي على 512 رموز.
التسعير
غير متاح حالياً. لا يوجد سعر لهذا النموذج في الوقت الحالي، لذا لا يمكن تشغيله.
API
غير متاح حالياً
النموذج ليس له سعر موثق أو معطل؛ يتم رفض استدعاءات API.
المواصفات
- معرّف النموذج
biobert-base-cased-v1-2- مطور
- Community
- الفئة
- التضمينات
- الإدخال
- نص
- الإخراج
- متجه
- نافذة السياق
- 512 رمز
- تم تحديث إدخال الكتالوج
- ٢٣ سبتمبر ٢٠٢٦
معاملات الإدخال
المدخلات والإعدادات من مخطط إدخال النموذج. يوضح المثال في قسم API أيها تقبل API.
inputsمطلوبBiomedical text to embed
النوع: نصالافتراضي: –القيم المسموحة: حتى 4,000 حرف
الوسوم
- science
- embedding
- research
- huggingface
- biobert
- biomedical
- medical
- bert
حالات الاستخدام
الأسئلة الشائعة
ما هو BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)؟
BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) هو نموذج من Community في فئة التضمينات. إنه مدرج على Railwail لكن لا يمكن تشغيله في الوقت الحالي.
كم تكلفة BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) على Railwail؟
لا يمكن تشغيل BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) على Railwail في الوقت الحالي، لذا لا يوجد سعر حالي. البدائل المتاحة مع الأسعار مدرجة أسفل هذه الصفحة.
ما حجم نافذة السياق في BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)؟
نافذة السياق في BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) تحتوي على 512 رموز.
ما سرعة BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)؟
لا توجد عمليات تشغيل مقاسة كافية لـ BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) على Railwail حتى الآن لتحديد وقت التشغيل. يعتمد على الإدخال والإعدادات والحمل لدى المزود.
هل BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) أفضل من OpenAI text-embedding-3-large؟
هذا يعتمد على المهمة. BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) (Community) و OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) كلاهما نموذج في فئة التضمينات. تعرض صفحة المقارنة أسعارهما والمواصفات جنباً إلى جنب.
قارن BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) و OpenAI text-embedding-3-largeهل يمكنني استخدام BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) الآن؟
غير متاح حالياً. تبقى الصفحة متصلة؛ البدائل المتاحة من نفس الفئة مدرجة أسفل.
جميع النماذج عبر API واحدة
مفتاح API واحد لكل نموذج على Railwail. يتم احتساب الاستخدام من الأرصدة المدفوعة مقدماً، 1 رصيد = ٠٫٠١ US$.