Comment comparer la qualité de différents modèles d'embedding ? Qu'est-ce que MTEB ?

Pour comparer la qualité de différents modèles d’intégration, on utilise généralement des ensembles de tâches qui reflètent différents aspects de la compréhension du texte et de la sémantique. Les méthodes clés d’évaluation incluent :

• Clustering et visualisation : à quel point les embeddings regroupent des objets similaires.
• Tâches de recherche sémantique : à quel point le modèle trouve efficacement des documents pertinents pour une requête.
• Classification et classement : précision dans les tâches en aval.
• Métriques de similarité : par exemple, la similarité cosinus entre les embeddings.

MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) est une référence ouverte pour évaluer les modèles d’embedding sur une multitude de tâches (classification, clustering, recherche, comparaison sémantique, etc.). Il combine différents ensembles de données et métriques, permettant une comparaison globale des modèles en termes de polyvalence et de qualité de la représentation du texte.

L’utilisation de MTEB aide à comprendre dans quelle mesure les embeddings conviennent aux applications réelles, et pas seulement à une tâche spécifique.