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🚀 合併模型

該合併模型基於多個基礎模型構建，在多個MTEB數據集的分類、檢索和聚類任務中進行了評估，展示了其在不同自然語言處理任務中的性能表現。

📚 詳細文檔

基礎模型

該合併模型基於以下基礎模型構建：

• bert-large-uncased
• WhereIsAI/UAE-Large-V1
• BAAI/bge-large-en-v1.5
• mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1
• avsolatorio/GIST-large-Embedding-v0

庫名稱

使用的庫為 transformers。

標籤

該模型帶有 mteb 標籤。

評估結果

以下是合併模型在不同數據集和任務上的評估結果：

分類任務

檢索任務

在 MTEB ArguAna 數據集上的檢索任務中，模型在多個指標上的表現如下：

聚類任務

在 MTEB ArxivClusteringP2P 數據集上的聚類任務中，模型的 V-measure 指標值為 48.65949563592336。同時，還記錄了一系列 V-measures 值（由於內容過長，此處省略具體展示）。