Dies ist die Linux-App namens MTEB, deren neueste Version als 1.1.1C-MTEB.PL-MTEB,Multi-GPU.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens MTEB mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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MTBB
BESCHREIBUNG
Texteinbettungen werden üblicherweise anhand einer kleinen Menge von Datensätzen einer einzelnen Aufgabe ausgewertet, ohne dass ihre möglichen Anwendungen für andere Aufgaben abgedeckt werden. Es ist unklar, ob modernste Einbettungen zur semantischen Textähnlichkeit (STS) gleichermaßen gut auf andere Aufgaben wie Clustering oder Reranking angewendet werden können. Dies macht es schwierig, Fortschritte auf diesem Gebiet zu verfolgen, da ständig verschiedene Modelle ohne angemessene Bewertung vorgeschlagen werden. Um dieses Problem zu lösen, führen wir den Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) ein. MTEB umfasst 8 Einbettungsaufgaben, die insgesamt 58 Datensätze und 112 Sprachen abdecken. Durch das Benchmarking von 33 Modellen auf MTEB erstellen wir den bisher umfassendsten Benchmark für Texteinbettungen. Wir stellen fest, dass bei allen Aufgaben keine bestimmte Methode zur Texteinbettung vorherrscht. Dies deutet darauf hin, dass sich das Fachgebiet noch nicht auf eine universelle Texteinbettungsmethode einigen und diese ausreichend skalieren muss, um bei allen Einbettungsaufgaben modernste Ergebnisse zu liefern.
Eigenschaften
- Datensatzauswahl
- Datensätze können ausgewählt werden, indem die Liste der Datensätze bereitgestellt wird
- Sie können auch angeben, welche Sprachen für mehrsprachige/mehrsprachige Aufgaben geladen werden sollen
- Sie können nur Testaufteilungen aller Aufgaben auswerten
- Verwenden Sie ein benutzerdefiniertes Modell
- Bewerten Sie eine benutzerdefinierte Aufgabe
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/mteb.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
