SGPT 125M Weightedmean Msmarco Specb Bitfit
Model Overview
該模型主要用於句子相似度計算和特徵提取,支持多種語言的文本處理任務。
Model Features
多語言支持
支持包括英語、德語、西班牙語、法語、日語和中文在內的多種語言處理。
加權平均技術
採用加權平均方法優化句子表示,提升相似度計算性能。
bitfit優化
使用bitfit技術對模型進行微調,提高特定任務的性能。
Model Capabilities
句子相似度計算
文本特徵提取
多語言文本處理
分類任務
聚類任務
檢索任務
Use Cases
電子商務
產品評論分類
對亞馬遜等電商平臺的產品評論進行分類。
在MTEB Amazon評論分類任務中,英語準確率達到31.17%
反事實分類
識別亞馬遜產品描述中的反事實陳述。
在MTEB Amazon反事實分類任務中,英語準確率達到61.24%
學術研究
論文聚類
對arXiv和biorxiv上的學術論文進行聚類分析。
在MTEB Arxiv聚類P2P任務中V度量達到39.71
問答系統
重複問題識別
識別AskUbuntu論壇中的重複問題。
在MTEB AskUbuntu重複問題任務中平均精度達到55.84%
🚀 SGPT-125M-weightedmean-msmarco-specb-bitfit
SGPT-125M-weightedmean-msmarco-specb-bitfit 是一個用於句子相似度任務的模型,可用於文本分類、檢索、聚類等多種自然語言處理任務。以下是該模型在多個數據集上的詳細評估結果。
📚 詳細文檔
模型信息
屬性 | 詳情 |
---|---|
管道標籤 | 句子相似度 |
標籤 | 句子轉換器、特徵提取、句子相似度、MTEB |
模型名稱 | SGPT-125M-weightedmean-msmarco-specb-bitfit |
評估結果
分類任務
- MTEB AmazonCounterfactualClassification (en)
- 準確率:61.23880597014926
- 平均精度:25.854431650388644
- F1值:55.751862762818604
- MTEB AmazonCounterfactualClassification (de)
- 準確率:56.88436830835117
- 平均精度:72.67279104379772
- F1值:54.449840243786404
- MTEB AmazonCounterfactualClassification (en-ext)
- 準確率:58.27586206896551
- 平均精度:14.067357642500387
- F1值:48.172318518691334
- MTEB AmazonCounterfactualClassification (ja)
- 準確率:54.64668094218415
- 平均精度:11.776694555054965
- F1值:44.526622834078765
- MTEB AmazonPolarityClassification
- 準確率:65.401225
- 平均精度:60.22809958678552
- F1值:65.0251824898292
- MTEB AmazonReviewsClassification (en)
- 準確率:31.165999999999993
- F1值:30.908870050167437
- MTEB AmazonReviewsClassification (de)
- 準確率:24.79
- F1值:24.5833598854121
- MTEB AmazonReviewsClassification (es)
- 準確率:26.643999999999995
- F1值:26.39012792213563
- MTEB AmazonReviewsClassification (fr)
- 準確率:26.386000000000003
- F1值:26.276867791454873
- MTEB AmazonReviewsClassification (ja)
- 準確率:22.078000000000003
- F1值:21.797960290226843
- MTEB AmazonReviewsClassification (zh)
- 準確率:24.274
- F1值:23.887054434822627
- MTEB Banking77Classification
- 準確率:77.70454545454545
- F1值:77.6929000113803
檢索任務
- MTEB ArguAna
- MAP@1:22.404
- MAP@10:36.845
- MAP@100:37.945
- MAP@1000:37.966
- MAP@3:31.78
- MAP@5:34.608
- MRR@1:22.902
- MRR@10:37.034
- MRR@100:38.134
- MRR@1000:38.155
- MRR@3:31.935000000000002
- MRR@5:34.812
- NDCG@1:22.404
- NDCG@10:45.425
- NDCG@100:50.354
- NDCG@1000:50.873999999999995
- NDCG@3:34.97
- NDCG@5:40.081
- 精確率@1:22.404
- 精確率@10:7.303999999999999
- 精確率@100:0.951
- 精確率@1000:0.099
- 精確率@3:14.746
- 精確率@5:11.337
- 召回率@1:22.404
- 召回率@10:73.044
- 召回率@100:95.092
- 召回率@1000:99.075
- 召回率@3:44.239
- 召回率@5:56.686
- MTEB CQADupstackAndroidRetrieval
- MAP@1:22.139
- MAP@10:28.839
- MAP@100:30.023
- MAP@1000:30.153000000000002
- MAP@3:26.521
- MAP@5:27.775
- MRR@1:26.466
- MRR@10:33.495000000000005
- MRR@100:34.416999999999994
- MRR@1000:34.485
- MRR@3:31.402
- MRR@5:32.496
- NDCG@1:26.466
- NDCG@10:33.372
- NDCG@100:38.7
- NDCG@1000:41.696
- NDCG@3:29.443
- NDCG@5:31.121
- 精確率@1:26.466
- 精確率@10:6.037
- 精確率@100:1.0670000000000002
- 精確率@1000:0.16199999999999998
- 精確率@3:13.782
- 精確率@5:9.757
- 召回率@1:22.139
- 召回率@10:42.39
- 召回率@100:65.427
- 召回率@1000:86.04899999999999
- 召回率@3:31.127
- 召回率@5:35.717999999999996
- MTEB CQADupstackEnglishRetrieval
- MAP@1:20.652
- MAP@10:27.558
- MAP@100:28.473
- MAP@1000:28.577
- MAP@3:25.402
- MAP@5:26.68
- MRR@1:25.223000000000003
- MRR@10:31.966
- MRR@100:32.664
- MRR@1000:32.724
- MRR@3:30.074
- MRR@5:31.249
- NDCG@1:25.223000000000003
- NDCG@10:31.694
- NDCG@100:35.662
- NDCG@1000:38.092
- NDCG@3:28.294000000000004
- NDCG@5:30.049
- 精確率@1:25.223000000000003
- 精確率@10:5.777
- 精確率@100:0.9730000000000001
- 精確率@1000:0.13999999999999999
- 精確率@3:13.397
- 精確率@5:9.605
- 召回率@1:20.652
- 召回率@10:39.367999999999995
- 召回率@100:56.485
- 召回率@1000:73.292
- 召回率@3:29.830000000000002
- 召回率@5:34.43
- MTEB CQADupstackGamingRetrieval
- MAP@1:25.180000000000003
- MAP@10:34.579
- MAP@100:35.589999999999996
- MAP@1000:35.68
- MAP@3:31.735999999999997
- MAP@5:33.479
- MRR@1:29.467
- MRR@10:37.967
- MRR@100:38.800000000000004
- MRR@1000:38.858
- MRR@3:35.465
- MRR@5:37.057
- NDCG@1:29.467
- NDCG@10:39.796
- NDCG@100:44.531
- NDCG@1000:46.666000000000004
- NDCG@3:34.676
- NDCG@5:37.468
- 精確率@1:29.467
- 精確率@10:6.601999999999999
- 精確率@100:0.9900000000000001
- 精確率@1000:0.124
- 精確率@3:15.568999999999999
- 精確率@5:11.172
- 召回率@1:25.180000000000003
- 召回率@10:52.269
- 召回率@100:73.574
- 召回率@1000:89.141
- 召回率@3:38.522
- 召回率@5:45.323
- MTEB CQADupstackGisRetrieval
- MAP@1:16.303
- MAP@10:21.629
- MAP@100:22.387999999999998
- MAP@1000:22.489
- MAP@3:19.608
- MAP@5:20.774
- MRR@1:17.740000000000002
- MRR@10:23.214000000000002
- MRR@100:23.97
- MRR@1000:24.054000000000002
- MRR@3:21.243000000000002
- MRR@5:22.322
- NDCG@1:17.740000000000002
- NDCG@10:25.113000000000003
- NDCG@100:29.287999999999997
- NDCG@1000:32.204
- NDCG@3:21.111
- NDCG@5:23.061999999999998
- 精確率@1:17.740000000000002
- 精確率@10:3.955
- 精確率@100:0.644
- 精確率@1000:0.093
- 精確率@3:8.851
- 精確率@5:6.418
- 召回率@1:16.303
- 召回率@10:34.487
- 召回率@100:54.413999999999994
- 召回率@1000:77.158
- 召回率@3:23.733
- 召回率@5:28.381
- MTEB CQADupstackMathematicaRetrieval
- MAP@1:10.133000000000001
- MAP@10:15.665999999999999
- MAP@100:16.592000000000002
- MAP@1000:16.733999999999998
- MAP@3:13.625000000000002
- MAP@5:14.721
- MRR@1:12.562000000000001
- MRR@10:18.487000000000002
- MRR@100:19.391
- MRR@1000:19.487
- MRR@3:16.418
- MRR@5:17.599999999999998
- NDCG@1:12.562000000000001
- NDCG@10:19.43
- NDCG@100:24.546
- NDCG@1000:28.193
- NDCG@3:15.509999999999998
- NDCG@5:17.322000000000003
- 精確率@1:12.562000000000001
- 精確率@10:3.794
- 精確率@100:0.74
- 精確率@1000:0.122
- 精確率@3:7.546
- 精確率@5:5.721
- 召回率@1:10.133000000000001
- 召回率@10:28.261999999999997
- 召回率@100:51.742999999999995
- 召回率@1000:78.075
- 召回率@3:17.634
- 召回率@5:22.128999999999998
- MTEB CQADupstackPhysicsRetrieval
- MAP@1:19.991999999999997
- MAP@10:27.346999999999998
- MAP@100:28.582
- MAP@1000:28.716
- MAP@3:24.907
- MAP@5:26.1
- MRR@1:23.773
- MRR@10:31.647
- MRR@100:32.639
- MRR@1000:32.706
- MRR@3:29.195
- MRR@5:30.484
- NDCG@1:23.773
- NDCG@10:32.322
- NDCG@100:37.996
- NDCG@1000:40.819
- NDCG@3:27.876
- NDCG@5:29.664
- 精確率@1:23.773
- 精確率@10:5.976999999999999
- 精確率@100:1.055
- 精確率@1000:0.15
- 精確率@3:13.122
- 精確率@5:9.451
- 召回率@1:19.991999999999997
- 召回率@10:43.106
- 召回率@100:67.264
- 召回率@1000:86.386
- 召回率@3:30.392000000000003
- 召回率@5:34.910999999999994
- MTEB CQADupstackProgrammersRetrieval
- MAP@1:17.896
- MAP@10:24.644
- MAP@100:25.790000000000003
- MAP@1000:25.913999999999998
- MAP@3:22.694
- MAP@5:23.69
- MRR@1:21.346999999999998
- MRR@10:28.594
- MRR@100:29.543999999999997
- MRR@1000:29.621
- MRR@3:26.807
- MRR@5:27.669
- NDCG@1:21.346999999999998
- NDCG@10:28.833
- NDCG@100:34.272000000000006
- NDCG@1000:37.355
- NDCG@3:25.373
- NDCG@5:26.756
- 精確率@1:21.346999999999998
- 精確率@10:5.2170000000000005
- 精確率@100:0.954
- 精確率@1000:0.13899999999999998
- 精確率@3:11.948
- 精確率@5:8.425
- 召回率@1:17.896
- 召回率@10:37.291000000000004
- 召回率@100:61.138000000000005
- 召回率@1000:83.212
- 召回率@3:27.705999999999996
- 召回率@5:31.234
聚類任務
- MTEB ArxivClusteringP2P
- V-measure:39.70858340673288
- MTEB ArxivClusteringS2S
- V-measure:28.242847713721048
- MTEB BiorxivClusteringP2P
- V-measure:33.63260395543984
- MTEB BiorxivClusteringS2S
- V-measure:27.038042665369925
重排序任務
- MTEB AskUbuntuDupQuestions
- MAP:55.83700395192393
- MRR:70.3891307215407
語義文本相似度任務
- MTEB BIOSSES
- 餘弦相似度皮爾遜相關係數:79.25366801756223
- 餘弦相似度斯皮爾曼相關係數:75.20954502580506
- 歐幾里得距離皮爾遜相關係數:78.79900722991617
- 歐幾里得距離斯皮爾曼相關係數:77.79996549607588
- 曼哈頓距離皮爾遜相關係數:78.18408109480399
- 曼哈頓距離斯皮爾曼相關係數:76.85958262303106
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 是一個多語言句子嵌入模型,支持超過100種語言,專注於句子相似度和特徵提取任務。
文本嵌入
Transformers Supports Multiple Languages

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基於MS Marco段落排序任務訓練的交叉編碼器模型,用於信息檢索中的查詢-段落相關性評分
文本嵌入 English
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基於蒸餾技術的稀疏檢索模型,專為OpenSearch優化,支持免推理文檔編碼,在搜索相關性和效率上優於V1版本
文本嵌入
Transformers English

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基於PubMedBERT的生物醫學實體表徵模型,通過自對齊預訓練優化語義關係捕捉
文本嵌入 English
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一個強大的句子轉換器模型,專注於句子相似度和文本嵌入任務,在多個基準測試中表現出色。
文本嵌入 English
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一個英文句子轉換器模型,專注於句子相似度任務,在多個文本嵌入基準測試中表現優異。
文本嵌入
Transformers Supports Multiple Languages

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一個多語言的句子嵌入模型,支持超過50種語言,適用於句子相似度計算等任務。
文本嵌入
Transformers Supports Multiple Languages

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一個化學語言模型,旨在實現完全由機器驅動的超快聚合物信息學。它將PSMILES字符串映射為600維密集指紋,以數值形式表示聚合物化學結構。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基於土耳其語BERT的句子嵌入模型,專為語義相似度任務優化
文本嵌入
Transformers Other

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基於BAAI/bge-small-en-v1.5模型微調的文本嵌入模型,通過MEDI數據集與MTEB分類任務數據集訓練,優化了檢索任務的查詢編碼能力。
文本嵌入
Safetensors English
G
avsolatorio
945.68k
29
Featured Recommended AI Models
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers Supports Multiple Languages

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers English

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 Chinese
R
uer
2,694
98