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讨论总结

此讨论围绕2025年信息检索最佳嵌入模型展开。首先提到大型语言模型在图表转表格方面表现不好，接着对比多个模型在不同任务下的表现，还探讨了最佳嵌入器存在的问题如大型、需信任远程代码或只能API使用，小于1B的嵌入器也能工作的情况。此外，还涉及到链接失效、文章撤下，以及模型结果与MTEB排行榜的关联，还有对特定模型ModernBERT是否属于最佳模型的疑问等，整体是比较理性的技术交流氛围。

主要观点

  1. 👍 大型语言模型在图表转表格方面能力欠缺。
    • 支持理由：评论者直接表示大型语言模型在将图表提取为表格方面表现不佳，只能自己动手完成。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 最佳嵌入器存在大型、需信任远程代码或仅能通过API使用的问题。
    • 正方观点：DinoAmino指出所谓“最佳”的嵌入器存在这些问题。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 有很多小于1B的嵌入器能完成工作。
    • 解释：DinoAmino提出后得到其他评论者如philnash的支持，还列举了Stella 400m模型等。
  4. 💡 对于Stella模型，可通过转换为safetensors或ONNX解决远程代码执行漏洞问题。
    • 解释：在关于Stella模型的讨论中被提及。
  5. 💡 可提前阅读模型代码来检查是否存在恶意行为。
    • 解释：是在对嵌入器相关问题讨论中出现的一种观点。

金句与有趣评论

  1. “😂 Man, LLMs really suck at extracting the chart into a table, had to do it myself.”
    • 亮点：非常直白地表达了大型语言模型在特定任务方面的糟糕表现。
  2. “🤔 DinoAmino：The problem with the "best" embedders is that they are either large models like 7Bs, require you to trust remote code, or are available via API only.”
    • 亮点：指出最佳嵌入器存在的一些问题，引发后续讨论。
  3. “👀 philnash：I’ve hidden this post as the blog post has been unpublished for now.”
    • 亮点：解释了对帖子的处理原因是博客文章已撤下。

情感分析

总体情感倾向是比较中性客观的，主要是对技术问题进行探讨。分歧点较少，主要的分歧可能在于对不同模型好坏的评价，但这也是基于数据和事实进行的讨论，可能的原因是这是一个技术话题，大家更多地从技术角度去分析各个模型的优劣。

趋势与预测

  • 新兴话题：对小型嵌入器的进一步挖掘和应用可能会成为后续讨论话题。
  • 潜在影响：如果小型嵌入器得到更多关注和应用，可能会影响信息检索相关领域在模型选择上的策略，降低计算和存储成本。

详细内容：

标题：2025 年信息检索的最佳嵌入模型引发的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“2025 年信息检索的最佳嵌入模型”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了一个链接（https://www.datastax.com/blog/best-embedding-models-information-retrieval-2025），其中包含了各种嵌入模型的详细数据对比。帖子获得了众多的点赞和大量的评论，引发了热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在不同模型的性能、优缺点以及使用时的注意事项等方面。有人表示：“LLMs 真的很糟糕，提取图表为表格还得自己动手。”并列出了一系列模型的具体数据，如“nvidia_llama_v1”在某些方面表现出色。

还有用户提到：“感谢！文章中还提供了一些有价值的图表。”

在讨论中，有人认为像“voyage_3_large”这样的模型虽然表现优秀，但存在一些问题，比如需要信任远程代码或者仅能通过 API 获取。有人说：“‘最佳’嵌入模型的问题在于，它们要么是像 7Bs 这样的大型模型，要么需要您信任远程代码，要么仅通过 API 可用。有很多小于 1B 的好嵌入模型可以完成工作。” 但也有人指出，像“open_stella_400m”这样的模型被认为是非常好且小型的选择。有人表示：“基准测试表明它很好。但您还必须愿意信任 stellas 的远程代码。”

对于远程代码的问题，有人认为：“虽然是这样，但您可以在使用模型之前提前阅读代码，因为它总是在存储库中可用。对于 Stella，两个远程文件是configuration.py和modeling.py。如果您有 Python 知识，浏览一下并不难，以查看是否有恶意行为。此外，Hugging Face 会自动扫描文件是否有恶意行为。我在本地运行任何需要远程代码的模型之前都会查看代码。我还为模型指定了一个确切的提交，这样我就知道代码在后续运行中不会更改。”

也有人认为：“您使用这样的模型并不会更依赖外部依赖项，代码会与模型一起下载。因此它可以离线运行，就像其他标准模型一样。‘远程代码’这个术语可能有点误导。它实际上不是每次运行时都从互联网加载代码。代码是从您的本地副本加载的，只是位于 Transformers 本身之外的代码。如果您固定特定的提交，那么代码也永远不会更新，所以您不必担心它突然改变。”

讨论中的共识在于，像“Stella”和“gte - base”已经是出色的基线，对于大多数使用情况，像“[jina - embeddings - v3](https://huggingface.co/jinaai/jina - embeddings - v3)和[mxbai - embed - large - v1](https://huggingface.co/mixedbread - ai/mxbai - embed - large - v1)”这样的模型开放、小型、快速并且适用。

总的来说，这次关于 2025 年信息检索最佳嵌入模型的讨论，为相关领域的从业者和爱好者提供了丰富的见解和思考方向。