Как да сравним качеството на различните модели за embedding? Какво е MTEB?

За сравнение на качеството на различните модели за вграждане обикновено се използват набори от задачи, които отразяват различни аспекти на разбирането на текста и семантиката. Основните методи за оценка включват:

• Клъстеризация и визуализация: колко добре вгражданията групират подобни обекти.
• Задачи за семантично търсене: колко ефективно моделът намира релевантни документи по заявка.
• Класификация и ранжиране: точност в downstream задачите.
• Метрични сходства: например, косинусна сходство между вгражданията.

MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) е открит бенчмарк за оценка на модели за вграждане по множество различни задачи (класификация, клъстеризация, търсене, семантично сравнение и др.). Той обединява различни датасети и метрики, позволявайки комплексно сравнение на моделите по тяхната универсалност и качество на представяне на текста.

Използването на MTEB помага да се разбере доколко вгражданията са подходящи за реални приложения, а не само за една конкретна задача.