Ինչպե՞ս համեմատել տարբեր embedding մոդելների որակը: Ի՞նչ է MTEB-ը։

Տարբեր embedding մոդելների որակը համեմատելու համար սովորաբար օգտագործվում են այնպիսի առաջադրանքների հավաքածուներ, որոնք արտացոլում են տեքստի և սեմանտիկայի տարբեր ասպեկտներ: Հիմնական գնահատման մեթոդներն են՝

• Խմբավորում և վիզուալիզացիա՝ որքան լավ են embedding-ները խմբավորում նման օբյեկտները:
• Սեմանտիկ որոնման առաջադրանքներ՝ որքան արդյունավետ է մոդելը գտնում համապատասխան փաստաթղթերը հարցման համար:
• Կատեգորիզացիա և դասակարգում՝ ճշգրտություն downstream առաջադրանքներում:
• Համեմատության մետրիկներ՝ օրինակ, cosine նմանությունը embedding-ների միջև:

MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) բաց բենչմարկ է՝ տարբեր առաջադրանքների վրա embedding մոդելների գնահատման համար (կատեգորիզացիա, խմբավորում, որոնում, սեմանտիկ համեմատություն և այլն): Այն միավորում է տարբեր տվյալների հավաքածուներ և մետրիկներ, ինչը թույլ է տալիս համապարփակ համեմատություն կատարել մոդելների բազմակողմանիության և տեքստի ներկայացման որակի առումով:

MTEB-ի օգտագործումը օգնում է հասկանալ, թե որքանով են embedding-ները հարմար իրական կիրառությունների համար, և ոչ միայն մեկ կոնկրետ առաջադրանքի համար։