BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

EmbeddingsInte tillgänglig

av Microsoftbiomedbert-base-uncased-abstract

Microsoft BiomedBERT (formerly PubMedBERT) pretrained from scratch on PubMed abstracts with a domain-specific vocabulary, rather than adapting a general model. As a feature extractor it gives 768-dim biomedical embeddings and set the original state of the art on the BLURB biomedical NLP benchmark.

Se alternativ Jämför

Status: Inte tillgänglig
Kontext: 512 tokens
Inmatning → utmatning: Text → Vektor
Utvecklare: Microsoft
Uppdaterad: 23 september 2026

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) är för närvarande otillgänglig

Du kan fortfarande läsa detaljerna på denna sida. Välj ett av de tillgängliga alternativen nedan för att köra en jämförbar modell direkt.

Gå till alternativ

Jämförbara modeller

Alla i denna kategori

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

Playground

Prova BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

Inmatning & resultat

Inte tillgänglig för närvarande

Inte tillgänglig för närvarande.

Lekplatsen är inaktiverad. Du hittar jämförbara modeller i samma kategori: Visa alternativ

Text

0 / 4 000

Biomedical text to embed

Jämför med (valfritt)

Kör modellen två gånger (faktureras två gånger).

⌘/Ctrl + Enter

Resultat

Vektorn visas här.

Denna körning

Inget pris – för närvarande otillgängligt.

Ny här?

10 gratis credits (0,10 US$) när du registrerar dig med Google

Användbar 24 timmar efter registrering, upp till 5 körningar per dag och högst 2 credits per körning. Andra inloggningsmetoder startar utan credits.

Om BiomedBERT (PubMedBERT abstract)

Kort sagtFrån och med 23 september 2026

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) är en modell av Microsoft i kategorin Embeddings. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) är för närvarande inte tillgänglig på Railwail. Kontextfönstret innehåller 512 tokens.

BiomedBERT, originally released as PubMedBERT, was trained from random initialization purely on biomedical text from PubMed, with its vocabulary learned from that same corpus. Microsoft's research showed that domain-specific pretraining from scratch beats continual pretraining of general BERT for biomedicine, and the model topped the BLURB benchmark. This abstract-only checkpoint is the most widely used variant. Through the Hugging Face feature-extraction pipeline it returns contextual token embeddings; mean-pool or take [CLS] for sentence and document vectors.

Priser

Inte tillgänglig för närvarande. Det finns ingen pris för denna modell för närvarande, så den kan inte köras.

API

Anropa BiomedBERT (PubMedBERT abstract) med din Railwail API-nyckel. Använd detta modell-ID i begäran:

biomedbert-base-uncased-abstractAPI-dokumentation Hämta API-nyckel

För närvarande otillgänglig

Modellen har inget verifierat pris eller är inaktiverad; API-anrop avvisas.

Specifikationer

Modell-ID: biomedbert-base-uncased-abstract
Utvecklare: Microsoft
Kategori: Embeddings
Inmatning: Text
Utmatning: Vektor
Kontextfönster: 512 tokens
Kataloginlägg uppdaterat: 23 september 2026

Indataparametrar

Inmatningar och inställningar från modellens indataschema. Exemplet i API-avsnittet visar vilka som API:et accepterar.

ParameterTypStandardTillåtna värden

inputsobligatorisk
Biomedical text to embed
Typ: Text
Standard: –
Tillåtna värden: upp till 4 000 tecken

Taggar

science
embedding
research
huggingface
biomedbert
pubmedbert
microsoft
biomedical

Användningsfall

Relaterade guider

Embedding Models for Search & Science

Alla modeller i Embeddings

Vanliga frågor

Vad är BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) är en modell av Microsoft i kategorin Embeddings. Den finns i Railwail-katalogen men kan inte köras för närvarande.

Vad kostar BiomedBERT (PubMedBERT abstract) på Railwail?

BiomedBERT (PubMedBERT abstract) kan inte köras på Railwail för närvarande, så det finns inget aktuellt pris. Tillgängliga alternativ med priser visas längre ned på denna sida.

Hur stort är kontextfönstret för BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

Kontextfönstret för BiomedBERT (PubMedBERT abstract) innehåller 512 tokens.

Hur snabb är BiomedBERT (PubMedBERT abstract)?

Det finns ännu inte tillräckligt många uppmätta körningar av BiomedBERT (PubMedBERT abstract) på Railwail för att ange en körningstid. Det beror på inmatningen, inställningarna och belastningen hos leverantören.

Är BiomedBERT (PubMedBERT abstract) bättre än OpenAI text-embedding-3-large?

Det beror på uppgiften. BiomedBERT (PubMedBERT abstract) (Microsoft) och OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) är båda modeller i kategorin Embeddings. Jämförelsesidan visar deras priser och specifikationer sida vid sida.

Jämför BiomedBERT (PubMedBERT abstract) och OpenAI text-embedding-3-large

Kan jag använda BiomedBERT (PubMedBERT abstract) just nu?

Inte tillgänglig för närvarande. Sidan förblir online; tillgängliga alternativ från samma kategori visas längre ned.

Alla modeller via ett API

En API-nyckel för alla modeller på Railwail. Användningen debiteras från förbetald kredit, 1 kredit = 0,01 US$.

Hämta API-nyckel Bläddra bland alla modeller