BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)

VdelaveNi razpoložljivo

od Communitybiobert-base-cased-v1-2

DMIS-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.

Poglej alternative Primerjaj

Stanje: Ni razpoložljivo
Kontekst: 512 žetonov
Vhod → Izhod: Besedilo → Vektor
Razvijalec: Community
Posodobljeno: 23. september 2026

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) trenutno ni na voljo

Podrobnosti na tej strani si lahko še vedno prebereš. Z eno od razpoložljivih alternativ spodaj lahko takoj zaženeš primerljiv model.

Na alternative

Primerljivi modeli

Vsi v tej kategoriji

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 vhod
Primerjaj BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) in 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 vhod
Primerjaj BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) in OpenAI text-embedding-3-small

Igrišče

Preizkusi BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)

Vnos in rezultat

Trenutno ni razpoložljivo

Trenutno ni na voljo.

Igrišče je onemogočeno. Primerljive modele najdeš v isti kategoriji: Oglejte si alternative

Text

0 / 4000

Biomedical text to embed

Primerjaj z (izbirno)

Zažene model dvakrat (obračunano dvakrat).

⌘/Ctrl + Enter

Rezultat

Vektor se pojavi tukaj.

Ta zagon

Brez cene – trenutno ni na voljo.

Novo tukaj?

10 brezplačnih kreditov (0,10 $) ob prijavi z Googlom

Uporabno 24 ur po prijavi, do 5 zaganom na dan in največ 2 kreditov na zagon. Druge metode prijave se začnejo brez kreditov.

O BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)

PovzetekOd 23. september 2026

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) je model razvijalca Community iz kategorije Vdelave. BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) trenutno ni dostopen na Railwail. Kontekstno okno vsebuje 512 žetonov.

BioBERT continues pretraining of the cased English BERT-base model on large biomedical corpora (PubMed abstracts), keeping the original vocabulary so it stays compatible with general-domain BERT while gaining biomedical knowledge. Version 1.2 is the cased release maintained by DMIS-Lab. It was one of the first domain-adapted BERTs and remains a standard baseline for biomedical NLP. Served through Hugging Face with the feature-extraction pipeline, returning token-level hidden states; pool them for sentence or document embeddings.

Cene

Trenutno ni na voljo. Za ta model trenutno ni cene, zato ga ni mogoče zagnati.

API

Pokličite BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) s svojim Railwail API ključem. V zahtevku uporabite to ID modela:

biobert-base-cased-v1-2Dokumentacija API Pridobite API ključ

Trenutno ni dostopno

Model nima preverljive cene ali je deaktiviran; klici API so zavrnjeni.

Specifikacije

ID modela: biobert-base-cased-v1-2
Razvijalec: Community
Kategorija: Vdelave
Vhod: Besedilo
Izhod: Vektor
Kontekstno okno: 512 žetonov
Kataložni vnos posodobljen: 23. september 2026

Vhodne parametre

Vhodi in nastavitve iz vhodne sheme modela. Primer v razdelku API prikazuje, katere od njih API sprejema.

ParameterTipPrivzetoDovoljene vrednosti

inputsObvezno
Biomedical text to embed
Tip: Besedilo
Privzeto: –
Dovoljene vrednosti: Do 4000 znakov

Oznake

science
embedding
research
huggingface
biobert
biomedical
medical
bert

Primeri uporabe

Povezani vodniki

Embedding Models for Search & Science

Vsi modeli v Vdelave

Pogosta vprašanja

Kaj je BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)?

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) je model podjetja Community iz kategorije Vdelave. Naveden je na Railwailu, vendar ga trenutno ni mogoče zagnati.

Koliko stane BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) na Railwailu?

BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) se trenutno ne more zagnati na Railwailu, zato ni trenutne cene. Razpoložljive alternative s cenami so navedene spodaj na tej strani.

Kako veliko je kontekstno okno BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)?

Kontekstno okno BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) vsebuje 512 žetonov.

Kako hiter je BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings)?

Za BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) je na Railwailu še premalo izmerjenih zagonov, da bi navedli čas izvajanja. Odvisno je od vnosa, nastavitev in obremenitve pri ponudniku.

Je BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) boljši od OpenAI text-embedding-3-large?

To je odvisno od naloge. BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) (Community) in OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) sta oba modela iz kategorije Vdelave. Stran za primerjavo prikazuje njune cene in specifikacije drug ob drugem.

Primerjaj BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) in OpenAI text-embedding-3-large

Ali lahko BioBERT v1.2 (Biomedical Embeddings) uporabljam zdaj?

Trenutno ni na voljo. Stran ostane na spletu; razpoložljive alternative iz iste kategorije so navedene spodaj.

Vsi modeli prek ene API

En API ključ za vsak model na Railwail. Uporaba se obračuna iz vnaprej plačanih kreditov, 1 kredit = 0,01 $.

Pridobite API ključ Oglejte si vse modele