mteb

多任务文本嵌入模型评估基准

MTEB 文本嵌入基准测试评估自然语言处理 Github 开源项目

MTEB是一个开源的文本嵌入模型评估基准，涵盖多种任务类型和语言。它提供标准化的测试集、灵活的评估配置和公开排行榜。研究人员可以使用MTEB评估自定义模型，添加新任务，并进行模型性能比较，从而推动文本嵌入技术的进步。

gte-small - 轻量级通用文本嵌入模型GTE-Small支持多种NLP应用

GTE-smallGithubHuggingfaceTransformers.js开源项目文本嵌入模型特征提取语义相似度

GTE-Small是阿里巴巴达摩院开发的通用文本嵌入模型。基于BERT框架,该模型在大规模文本对语料库上训练,涵盖多个领域和场景。虽然模型仅70MB,但在MTEB基准测试中平均得分达61.36。GTE-Small适用于信息检索、语义相似度计算、文本重排序等任务,支持Python和JavaScript,最大输入长度为512个token。

xiaobu-embedding-v2 - 中文语义嵌入模型适用于广泛NLP任务

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xiaobu-embedding-v2是一款中文语义嵌入模型，在多项自然语言处理任务中表现出色。该模型在文本相似度、分类、聚类、重排序和检索等方面均有良好表现，尤其在MTEB基准测试中成绩突出。这个模型可应用于问答系统、搜索优化和情感分析等多种实际场景。

lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架

GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目

该项目提供统一框架，用于评估生成式语言模型，通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项，旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等，也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。

jina-embeddings-v2-base-zh - 基于Transformer的中文文本向量模型，适用于语义检索和相似度计算

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基于Transformer架构的中文文本向量模型，支持句子相似度计算、文本分类、检索和重排序功能。在MTEB中文基准测试中完成了医疗问答、电商等领域的评估，支持中英双语处理，采用Apache-2.0开源许可证。

BIG-bench - 评估大型语言模型能力的开放基准

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BIG-bench是一个开放的基准测试项目，致力于评估大型语言模型的能力并预测其未来发展。该项目包含200多个多样化任务，涉及算术、推理等多个领域。研究人员可通过JSON或编程方式贡献新任务，并利用公开模型进行评估。BIG-bench Lite作为24个精选任务的子集，提供了高效的模型性能评估方法。这一平台为深入研究语言模型能力提供了宝贵资源。

GIST-large-Embedding-v0 - 多语言句子嵌入模型 GIST-large 支持广泛NLP应用

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GIST-large-Embedding-v0是一个多功能句子嵌入模型，在分类、检索、聚类和语义相似度等NLP任务中表现出色。该模型支持多语言处理，擅长特征提取，适用于文本分析、信息检索和语义搜索等领域。作为sentence-transformers库的组成部分，GIST-large为开发者提供了提升NLP应用性能的有力工具。

mmlw-e5-small - 波兰语文本嵌入模型用于自然语言处理任务

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mmlw-e5-small是一个针对波兰语优化的文本嵌入模型。它在MTEB基准测试的多个任务中表现优异，包括聚类、分类和检索。模型支持多种评估指标，如准确率、F1分数、MAP和NDCG。该工具主要用于句子相似度、特征提取和检索等自然语言处理任务。

jina-embeddings-v3 - 多语言文本嵌入模型支持超过100种语言处理

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jina-embeddings-v3是一个多语言文本嵌入模型，支持超过100种语言的处理。该模型在句子相似度和检索任务中表现优异，能生成高质量的文本嵌入。在MTEB基准测试中，它在多个语言的相关任务上取得了优异成绩。适用于信息检索、文本分类和语义搜索等多种自然语言处理应用。模型的多语言能力使其成为处理跨语言NLP任务的理想选择。

gte-micro-v3 - 轻量级语义嵌入模型用于高效文本相似度计算

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gte-micro-v3是一个轻量级语义嵌入模型，由gte-tiny蒸馏而来。该模型主要用于语义自动补全，可生成句子嵌入向量，实现文本相似度计算。基于sentence-transformers框架开发，支持最多512个token的英文输入。在MTEB评测中表现优异，适用于要求高效文本语义理解的应用。

labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用

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LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型，由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示，适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型，并通过mean_pooling方法获取句子嵌入，以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理，多语言文本分析更加轻松。

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