大模型必备 - 中文最佳向量模型 acge_text_embedding
近期，上海合合信息科技股份有限公司发布的文本向量化模型 acge_text_embedding 在中文文本向量化领域取得了重大突破，荣获 Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 中文榜单（C-MTEB）第一名的成绩。这一成就标记着该模型将在大模型领域的应用中发挥更加敏捷和广泛的影响。https://img2024.cnblogs.com/other/488581/202404/488581-20240425104534991-369801395.png
MTEB概述
假设你必要了解怎样在家中自制咖啡，可能会在搜刮引擎中输入‘家庭咖啡制作方法’。如果没有Embedding模型，传统的引擎会简单地匹配包罗关键词的文章，提供一些表面相关的内容而非实用的指南。”团队成员提到，借助Embedding模型，引擎便能更准确地理解用户意图，从而提供包括但不限于选择咖啡豆、磨豆本领、不同的冲泡方法等更专业的内容。
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Text Embeddings 文本嵌入是一种将文本转化为包罗语义信息的向量表示，因为机器处理信息必要数值输入，因此文本嵌入在许多自然语言处理（NLP）应用中起着至关重要的作用。例如，谷歌就利用文本嵌入来提拔其搜刮引擎的效能。别的，文本嵌入也可以用于通过聚类发现大量文本中的模式，或作为文本分类模型的输入。然而，文本嵌入的质量高度依赖于所使用的嵌入模型。
为此，Massive Text Embedding Benchmark（MTEB）旨在资助用户在多种任务中找到最佳的嵌入模型。
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MTEB具备以下特点：
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