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我正在测试来自HuggingFace上MTEB排行榜的各种用于句子相似度用例的嵌入模型。

all-mpnet-base-v2排名在100+，但在我的示例中表现仍然优于排行榜上的前10名模型。

对此有什么想法吗？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于“all-mpnet-base-v2”模型在句子相似度测试中的表现。尽管该模型在MTEB排行榜上排名100+，但在实际例子中表现优于排行榜前10的模型。评论者rnosov指出，所有模型的语义文本相似度得分都在80-85%范围内，而“all-mpnet-base-v2”的得分是80.28%，差异不大。他推测，排名更高的模型可能在处理罕见或外来词汇方面略胜一筹，并询问原帖作者的例子是否都是简单的英语。

主要观点

  1. 👍 所有模型的语义文本相似度得分集中在80-85%范围内
    • 支持理由：rnosov的分析显示，尽管“all-mpnet-base-v2”排名不高，但其得分与其他模型差异不大。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有对模型在处理特定词汇方面的推测。
  2. 🔥 “all-mpnet-base-v2”模型的得分是80.28%，与其他模型差异不大
    • 正方观点：rnosov认为该模型在实际应用中的表现优于排行榜前10的模型。
    • 反方观点：无明显反方观点，但有对模型在处理特定词汇方面的推测。
  3. 💡 排名更高的模型可能在处理罕见或外来词汇方面表现更好
    • rnosov推测，排名更高的模型可能在处理罕见或外来词汇方面略胜一筹。

金句与有趣评论

  1. “😂 rnosov：If you look at the semantic text similarity scores they all cluster in 80-85% range.”
    • 亮点：指出了所有模型在语义文本相似度得分上的集中趋势。
  2. “🤔 rnosov：Perhaps your examples are all in plain English?”
    • 亮点：提出了对原帖作者例子的推测，引发对模型在不同文本类型上表现的思考。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在对模型性能的客观分析上。无明显争议点，但有对模型在处理特定词汇方面的推测。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型在不同文本类型上的表现进行更深入的研究。
  • 潜在影响：对模型选择和应用场景的进一步优化。