🚀 合并模型

该合并模型基于多个基础模型构建，在多个MTEB数据集的分类、检索和聚类任务中进行了评估，展示了其在不同自然语言处理任务中的性能表现。

📚 详细文档

基础模型

该合并模型基于以下基础模型构建：

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

库名称

使用的库为 transformers。

标签

该模型带有 mteb 标签。

评估结果

以下是合并模型在不同数据集和任务上的评估结果：

分类任务

检索任务

在 MTEB ArguAna 数据集上的检索任务中，模型在多个指标上的表现如下：

聚类任务

在 MTEB ArxivClusteringP2P 数据集上的聚类任务中，模型的 V-measure 指标值为 48.65949563592336。同时，还记录了一系列 V-measures 值（由于内容过长，此处省略具体展示）。