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我一直在关注嵌入模型，发现了一个有趣的现象：Stella嵌入模型在MTEB排行榜上表现出色，在参数量（15亿/4亿参数）远小于OpenAI的模型的情况下性能超过了OpenAI的模型，而且采用apache 2.0协议，这使得托管成本相对较低。例如，Stella - 400M在MTEB上的得分为70.11，而OpenAI的text - embedding - 3 - large得分为64.59，15亿版本的Stella得分更高，为71.19。然而，我很少在生产用例或讨论中看到它们被提及。这里有人在生产中使用过Stella嵌入模型吗？与OpenAI的产品相比，您在性能、推理速度和可靠性方面有何体验？我只是想弄清楚，尽管基准测试结果令人印象深刻，但它们没有得到更广泛采用，我是否遗漏了什么。希望听到您的想法和经验！

讨论总结

这篇帖子围绕Stella embeddings在MTEB榜单上表现优异却未被广泛使用展开讨论。评论者从不同角度阐述了自己的观点，包括Stella embeddings的局限性、多语言支持的问题等，还有部分人表示对Stella embeddings不太理解。整体氛围是理性探讨问题，交流不同的经验和看法。

主要观点

  1. 👍 Stella embeddings存在只支持512个token上下文的局限性。
    • 支持理由：zywiolak指出在处理长文档时，Stella embeddings表现不如其他顶级MTEB模型。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 不使用Stella embeddings是因为其仅支持英语。
    • 正方观点：HarambeTenSei表示因为仅支持英语所以不使用。
    • 反方观点：无
  3. 💡 有人继续使用OpenAI是因为不知道哪个OpenAI模型能支持葡萄牙语。
    • 解释：charmander_cha表示在这种情况下会继续使用OpenAI。

金句与有趣评论

  1. “😂 Stella embeddings are great, but with one caveat - they only support contexts up to 512 tokens.”
    • 亮点：直接指出Stella embeddings的局限性。
  2. “🤔 I don’t touch them because they’re English only”
    • 亮点：简单明了地说出不使用Stella embeddings的原因。
  3. “👀 I continue using openai because I don’t know which of the open models would support Portuguese at the same level.”
    • 亮点：解释了继续使用OpenAI的特殊原因。

情感分析

总体情感倾向为中性，主要分歧点在于对Stella embeddings未广泛使用的原因的不同看法，如局限性方面的观点不同。可能的原因是大家使用场景、需求以及对不同模型的了解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同模型在特定场景下的表现对比可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对模型使用者在选择模型时提供更多参考依据，促使模型开发者改进模型以提高竞争力。

详细内容：

《为何Stella嵌入模型虽在MTEB领先却未广泛应用？》

在Reddit上，有一个引发热烈讨论的帖子：“[D] Why aren’t Stella embeddings more widely used despite topping the MTEB leaderboard?” 此帖获得了众多关注，评论也十分踊跃。帖子指出，Stella 嵌入模型在 MTEB 排行榜上表现出色，在参数规模小于 OpenAI 模型的情况下（1.5B/400M 参数），成绩却更优。比如，Stella-400M 在 MTEB 上的得分为 70.11，而 OpenAI 的 text-embedding-3-large 为 64.59，1.5B 版本得分更高，达 71.19。但在实际生产使用案例或讨论中却很少被提及。发帖人想知道大家在生产中使用 Stella 嵌入模型的情况，以及与 OpenAI 产品相比在性能、推理速度和可靠性方面的体验，试图弄明白其未被广泛采用的原因。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，Stella 嵌入模型虽好，但有个缺点，即只支持最多 512 个标记的上下文。不过也有人提到，讨论中建议可将其提升至 1024 个标记，其上下文窗口对于 400M 为 8k，1.5Bn 为 128k。还有用户表示自己主要处理多语言数据，所以更关注对非英语语言支持良好的模型。有人认为对于西班牙语，也对这个问题很感兴趣。有人因为 Stella 嵌入模型仅支持英语而不使用，有人表示继续使用 OpenAI 是因为不知道哪个开源模型对葡萄牙语的支持水平相同。有人认为 multilingual-e5 不错，还有人觉得 bge-m3 好，与 multilingual-e5 差不多，但支持的语言较少，但优点是上下文尺寸更大。

这场讨论中，大家对于模型的性能、语言支持等方面存在不同的看法和经验。但也有共识，即都在努力寻找更适合自身需求的嵌入模型。一些独特的观点，如对特定语言的支持需求，丰富了讨论的维度。

总的来说，关于 Stella 嵌入模型的应用和优势，还需要根据具体的使用场景和需求来判断，希望未来能有更完善和通用的模型出现。