文章链接: [2210.07316] MTEB: Massive Text Embedding Benchmark (arxiv.org) 项目地址: mteb:MTEB: Massive Text Embedding Benchmark - GitCode github地址: FlagEmbedding/C_MTEB at master · FlagOpen/FlagEmbedding (g

前言 最近几年，可以说大语言模型汇聚了所有的光彩，大语言模型的飞速发展更是吸引着社会各界的目光，这些模型的强大能力源自于Embedding技术的支撑，这种技术将语言转化为机器可理解的数值向量。随着大型语言模型的不断突破，Embedding模型的关键性日益凸显，成为推动人工智能领域向前发展的核心动力。在这个充满无限可能的领域中，每一次技术的飞跃都预示着新的变革和机遇。 近期，合合信息发布了文本

前言： 在当今时代，大型语言模型以其惊人的发展速度和广泛的应用前景，正成为全球科技界的瞩目焦点。这些模型的强大能力，源自于背后默默支撑它们的Embedding技术——一种将语言转化为机器可理解的数值向量的关键技术。随着大型语言模型的不断突破，Embedding模型的重要性日益凸显，成为推动人工智能领域向前发展的核心动力。在这个充满无限可能的领域，每一次技术的飞跃都预示着新的变革和机遇。 在最近落幕

文章目录 简介MTEBC-MTEB参考资料 简介 MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)是目前评测文本向量很重要的一个参考，其榜单也是各大文本向量模型用来展示与其他向量模型强弱的一个竞技台。 C-MTEB则是专门针对中文文本向量的评测基准。 MTEB MTEB的目的是为了评估向量模型在不同向量任务上的表现，希望作为寻找适用于不同任务的