L
Linq Embed Mistral Bnb 4bit
由 ashercn97 开发
Linq-Embed-Mistral 是一个基于 Mistral 架构的嵌入模型，专注于文本分类、检索和聚类任务，在多个 MTEB 基准测试中表现出色。
下载量 147
发布时间 : 4/10/2025
模型介绍
内容详情
替代品
模型简介
该模型主要用于生成高质量的文本嵌入，适用于多种自然语言处理任务，包括文本分类、信息检索和文档聚类。
模型特点
多任务性能优异
在多种自然语言处理任务上表现优异，包括分类、检索和聚类
广泛的基准测试覆盖
在 MTEB 多个基准数据集上进行全面评估
高效的检索能力
在信息检索任务中表现出高准确率和召回率
模型能力
文本分类
信息检索
文档聚类
语义相似度计算
文本重排序
使用案例
电子商务
产品评论情感分析
分析亚马逊产品评论的情感倾向
在亚马逊极性分类任务中达到95.70%准确率
产品分类
对亚马逊产品进行多类别分类
在亚马逊多类别评论分类中达到57.64%准确率
金融
银行客服分类
对银行客户咨询进行分类
在Banking77数据集上达到87.88%准确率
信息检索
问答系统
在问答系统中检索相关文档
在HotpotQA数据集上达到70.08%的平均精度
事实核查
检索支持或反驳某个主张的证据
在ClimateFEVER数据集上达到31.50%的平均精度
基础模型:
- Linq-AI-Research/Linq-Embed-Mistral 标签:
- bnb-my-repo
- mteb
- transformers
- sentence-transformers 模型索引:
- 名称: Linq-Embed-Mistral
结果:
- 任务:
类型: 分类
数据集:
类型: mteb/amazon_counterfactual
名称: MTEB AmazonCounterfactualClassification (en)
配置: en
拆分: test
修订版本: e8379541af4e31359cca9fbcf4b00f2671dba205
指标:
- 类型: 准确率 值: 84.43283582089552
- 类型: 平均精度 值: 50.39222584035829
- 类型: F1分数 值: 78.47906270064071
- 任务:
类型: 分类
数据集:
类型: mteb/amazon_polarity
名称: MTEB AmazonPolarityClassification
配置: default
拆分: test
修订版本: e2d317d38cd51312af73b3d32a06d1a08b442046
指标:
- 类型: 准确率 值: 95.70445
- 类型: 平均精度 值: 94.28273900595173
- 类型: F1分数 值: 95.70048412173735
- 任务:
类型: 分类
数据集:
类型: mteb/amazon_reviews_multi
名称: MTEB AmazonReviewsClassification (en)
配置: en
拆分: test
修订版本: 1399c76144fd37290681b995c656ef9b2e06e26d
指标:
- 类型: 准确率 值: 57.644000000000005
- 类型: F1分数 值: 56.993648296704876
- 任务:
类型: 检索
数据集:
类型: mteb/arguana
名称: MTEB ArguAna
配置: default
拆分: test
修订版本: c22ab2a51041ffd869aaddef7af8d8215647e41a
指标:
- 类型: 平均精度@1 值: 45.804
- 类型: 平均精度@10 值: 61.742
- 类型: 平均精度@100 值: 62.07899999999999
- 类型: 平均精度@1000 值: 62.08
- 类型: 平均精度@3 值: 57.717
- 类型: 平均精度@5 值: 60.27
- 类型: 平均倒数排名@1 值: 47.226
- 类型: 平均倒数排名@10 值: 62.256
- 类型: 平均倒数排名@100 值: 62.601
- 类型: 平均倒数排名@1000 值: 62.601
- 类型: 平均倒数排名@3 值: 58.203
- 类型: 平均倒数排名@5 值: 60.767
- 类型: 归一化折损累积增益@1 值: 45.804
- 类型: 归一化折损累积增益@10 值: 69.649
- 类型: 归一化折损累积增益@100 值: 70.902
- 类型: 归一化折损累积增益@1000 值: 70.91199999999999
- 类型: 归一化折损累积增益@3 值: 61.497
- 类型: 归一化折损累积增益@5 值: 66.097
- 类型: 精确率@1 值: 45.804
- 类型: 精确率@10 值: 9.452
- 类型: 精确率@100 值: 0.996
- 类型: 精确率@1000 值: 0.1
- 类型: 精确率@3 值: 24.135
- 类型: 精确率@5 值: 16.714000000000002
- 类型: 召回率@1 值: 45.804
- 类型: 召回率@10 值: 94.523
- 类型: 召回率@100 值: 99.57300000000001
- 类型: 召回率@1000 值: 99.644
- 类型: 召回率@3 值: 72.404
- 类型: 召回率@5 值: 83.57
- 任务:
类型: 聚类
数据集:
类型: mteb/arxiv-clustering-p2p
名称: MTEB ArxivClusteringP2P
配置: default
拆分: test
修订版本: a122ad7f3f0291bf49cc6f4d32aa80929df69d5d
指标:
- 类型: V度量 值: 51.47612678878609
- 任务:
类型: 聚类
数据集:
类型: mteb/arxiv-clustering-s2s
名称: MTEB ArxivClusteringS2S
配置: default
拆分: test
修订版本: f910caf1a6075f7329cdf8c1a6135696f37dbd53
指标:
- 类型: V度量 值: 47.2977392340418
- 任务:
类型: 重排序
数据集:
类型: mteb/askubuntudupquestions-reranking
名称: MTEB AskUbuntuDupQuestions
配置: default
拆分: test
修订版本: 2000358ca161889fa9c082cb41daa8dcfb161a54
指标:
- 类型: 平均精度 值: 66.82016765243456
- 类型: 平均倒数排名 值: 79.55227982236292
- 任务:
类型: 语义文本相似度
数据集:
类型: mteb/biosses-sts
名称: MTEB BIOSSES
配置: default
拆分: test
修订版本: d3fb88f8f02e40887cd149695127462bbcf29b4a
指标:
- 类型: 余弦相似度皮尔逊相关系数 值: 89.15068664186332
- 类型: 余弦相似度斯皮尔曼相关系数 值: 86.4013663041054
- 类型: 欧氏距离皮尔逊相关系数 值: 87.36391302921588
- 类型: 欧氏距离斯皮尔曼相关系数 值: 86.4013663041054
- 类型: 曼哈顿距离皮尔逊相关系数 值: 87.46116676558589
- 类型: 曼哈顿距离斯皮尔曼相关系数 值: 86.78149544753352
- 任务:
类型: 分类
数据集:
类型: mteb/banking77
名称: MTEB Banking77Classification
配置: default
拆分: test
修订版本: 0fd18e25b25c072e09e0d92ab615fda904d66300
指标:
- 类型: 准确率 值: 87.88311688311688
- 类型: F1分数 值: 87.82368154811464
- 任务:
类型: 聚类
数据集:
类型: mteb/biorxiv-clustering-p2p
名称: MTEB BiorxivClusteringP2P
配置: default
拆分: test
修订版本: 65b79d1d13f80053f67aca9498d9402c2d9f1f40
指标:
- 类型: V度量 值: 42.72860396750569
- 任务:
类型: 聚类
数据集:
类型: mteb/biorxiv-clustering-s2s
名称: MTEB BiorxivClusteringS2S
配置: default
拆分: test
修订版本: 258694dd0231531bc1fd9de6ceb52a0853c6d908
指标:
- 类型: V度量 值: 39.58412067938718
- 任务:
类型: 检索
数据集:
类型: mteb/cqadupstack
名称: MTEB CQADupstackRetrieval
配置: default
拆分: test
修订版本: 4ffe81d471b1924886b33c7567bfb200e9eec5c4
指标:
- 类型: 平均精度@1 值: 30.082666666666665
- 类型: 平均精度@10 值: 41.13875
- 类型: 平均精度@100 值: 42.45525
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- 类型: 平均精度@3 值: 37.822750000000006
- 类型: 平均精度@5 值: 39.62658333333333
- 类型: 平均倒数排名@1 值: 35.584
- 类型: 平均倒数排名@10 值: 45.4675
- 类型: 平均倒数排名@100 值: 46.31016666666667
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- 类型: 平均倒数排名@3 值: 42.86674999999999
- 类型: 平均倒数排名@5 值: 44.31341666666666
- 类型: 归一化折损累积增益@1 值: 35.584
- 类型: 归一化折损累积增益@10 值: 47.26516666666667
- 类型: 归一化折损累积增益@100 值: 52.49108333333332
- 类型: 归一化折损累积增益@1000 值: 54.24575
- 类型: 归一化折损累积增益@3 值: 41.83433333333334
- 类型: 归一化折损累积增益@5 值: 44.29899999999999
- 类型: 精确率@1 值: 35.584
- 类型: 精确率@10 值: 8.390333333333334
- 类型: 精确率@100 值: 1.2941666666666667
- 类型: 精确率@1000 值: 0.16308333333333336
- 类型: 精确率@3 值: 19.414583333333333
- 类型: 精确率@5 值: 13.751
- 类型: 召回率@1 值: 30.082666666666665
- 类型: 召回率@10 值: 60.88875
- 类型: 召回率@100 值: 83.35141666666667
- 类型: 召回率@1000 值: 95.0805
- 类型: 召回率@3 值: 45.683749999999996
- 类型: 召回率@5 值: 52.08208333333333
- 任务:
类型: 检索
数据集:
类型: mteb/climate-fever
名称: MTEB ClimateFEVER
配置: default
拆分: test
修订版本: 47f2ac6acb640fc46020b02a5b59fdda04d39380
指标:
- 类型: 平均精度@1 值: 16.747
- 类型: 平均精度@10 值: 29.168
- 类型: 平均精度@100 值: 31.304
- 类型: 平均精度@1000 值: 31.496000000000002
- 类型: 平均精度@3 值: 24.57
- 类型: 平均精度@5 值: 26.886
- 类型: 平均倒数排名@1 值: 37.524
- 类型: 平均倒数排名@10 值: 50.588
- 类型: 平均倒数排名@100 值: 51.28
- 类型: 平均倒数排名@1000 值: 51.29899999999999
- 类型: 平均倒数排名@3 值: 47.438
- 类型: 平均倒数排名@5 值: 49.434
- 类型: 归一化折损累积增益@1 值: 37.524
- 类型: 归一化折损累积增益@10 值: 39.11
- 类型: 归一化折损累积增益@100 值: 46.373999999999995
- 类型: 归一化折损累积增益@1000 值: 49.370999999999995
- 类型: 归一化折损累积增益@3 值: 32.964
- 类型: 归一化折损累积增益@5 值: 35.028
- 类型: 精确率@1 值: 37.524
- 类型: 精确率@10 值: 12.137
- 类型: 精确率@100 值: 1.9929999999999999
- 类型: 精确率@1000 值: 0.256
- 类型: 精确率@3 值: 24.886
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- 类型: 召回率@1 值: 16.747
- 类型: 召回率@10 值: 45.486
- 类型: 召回率@100 值: 69.705
- 类型: 召回率@1000 值: 86.119
- 类型: 召回率@3 值: 30.070999999999998
- 类型: 召回率@5 值: 36.565
- 任务:
类型: 检索
数据集:
类型: mteb/dbpedia
名称: MTEB DBPedia
配置: default
拆分: test
修订版本: c0f706b76e590d620bd6618b3ca8efdd34e2d659
指标:
- 类型: 平均精度@1 值: 10.495000000000001
- 类型: 平均精度@10 值: 24.005000000000003
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- 类型: 平均精度@3 值: 16.694
- 类型: 平均精度@5 值: 19.845
- 类型: 平均倒数排名@1 值: 75.5
- 类型: 平均倒数排名@10 值: 82.458
- 类型: 平均倒数排名@100 值: 82.638
- 类型: 平均倒数排名@1000 值: 82.64
- 类型: 平均倒数排名@3 值: 81.25
- 类型: 平均倒数排名@5 值: 82.125
- 类型: 归一化折损累积增益@1 值: 64.625
- 类型: 归一化折损累积增益@10 值: 51.322
- 类型: 归一化折损累积增益@100 值: 55.413999999999994
- 类型: 归一化折损累积增益@1000 值: 62.169
- 类型: 归一化折损累积增益@3 值: 56.818999999999996
- 类型: 归一化折损累积增益@5 值: 54.32900000000001
- 类型: 精确率@1 值: 75.5
- 类型: 精确率@10 值: 40.849999999999994
- 类型: 精确率@100 值: 12.882
- 类型: 精确率@1000 值: 2.394
- 类型: 精确率@3 值: 59.667
- 类型: 精确率@5 值: 52.2
- 类型: 召回率@1 值: 10.495000000000001
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- 类型: 召回率@100 值: 59.614
- 类型: 召回率@1000 值: 81.862
- 类型: 召回率@3 值: 17.97
- 类型: 召回率@5 值: 22.438
- 任务:
类型: 分类
数据集:
类型: mteb/emotion
名称: MTEB EmotionClassification
配置: default
拆分: test
修订版本: 4f58c6b202a23cf9a4da393831edf4f9183cad37
指标:
- 类型: 准确率 值: 51.82
- 类型: F1分数 值: 47.794956731921054
- 任务:
类型: 检索
数据集:
类型: mteb/fever
名称: MTEB FEVER
配置: default
拆分: test
修订版本: bea83ef9e8fb933d90a2f1d5515737465d613e12
指标:
- 类型: 平均精度@1 值: 82.52199999999999
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- 类型: 平均倒数排名@1 值: 88.809
- 类型: 平均倒数排名@10 值: 93.554
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- 类型: 平均倒数排名@1000 值: 93.577
- 类型: 平均倒数排名@3 值: 93.324
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- 类型: 归一化折损累积增益@1 值: 88.809
- 类型: 归一化折损累积增益@10 值: 92.419
- 类型: 归一化折损累积增益@100 值: 92.95
- 类型: 归一化折损累积增益@1000 值: 93.10000000000001
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- 类型: 归一化折损累积增益@5 值: 92.05
- 类型: 精确率@1 值: 88.809
- 类型: 精确率@10 值: 10.911999999999999
- 类型: 精确率@100 值: 1.143
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- 类型: 召回率@5 值: 95.582
- 任务:
类型: 检索
数据集:
类型: mteb/fiqa
名称: MTEB FiQA2018
配置: default
拆分: test
修订版本: 27a168819829fe9bcd655c2df245fb19452e8e06
指标:
- 类型: 平均精度@1 值: 32.842
- 类型: 平均精度@10 值: 53.147
- 类型: 平均精度@100 值: 55.265
- 类型: 平均精度@1000 值: 55.37
- 类型: 平均精度@3 值: 46.495
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- 类型: 平均倒数排名@10 值: 68.426
- 类型: 平均倒数排名@100 值: 68.935
- 类型: 平均倒数排名@1000 值: 68.95400000000001
- 类型: 平均倒数排名@3 值: 66.307
- 类型: 平均倒数排名@5 值: 67.611
- 类型: 归一化折损累积增益@1 值: 61.574
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- 类型: 归一化折损累积增益@100 值: 67.25999999999999
- 类型: 归一化折损累积增益@1000 值: 68.657
- 类型: 归一化折损累积增益@3 值: 56.717
- 类型: 归一化折损累积增益@5 值: 58.196999999999996
- 类型: 精确率@1 值: 61.574
- 类型: 精确率@10 值: 16.852
- 类型: 精确率@100 值: 2.33
- 类型: 精确率@1000 值: 0.256
- 类型: 精确率@3 值: 37.5
- 类型: 精确率@5 值: 27.468999999999998
- 类型: 召回率@1 值: 32.842
- 类型: 召回率@10 值: 68.157
- 类型: 召回率@100 值: 89.5
- 类型: 召回率@1000 值: 97.68599999999999
- 类型: 召回率@3 值: 50.783
- 类型: 召回率@5 值: 58.672000000000004
- 任务:
类型: 检索
数据集:
类型: mteb/hotpotqa
名称: MTEB HotpotQA
配置: default
拆分: test
修订版本: ab518f4d6fcca38d87c25209f94beba119d02014
指标:
- 类型: 平均精度@1 值: 39.068000000000005
- 类型: 平均精度@10 值: 69.253
- 类型: 平均精度@100 值: 70.036
- 类型: 平均精度@1000 值: 70.081
- 类型: 平均精度@3 值: 65.621
- 类型: 平均精度@5 值: 67.976
- 类型: 平均倒数排名@1 值: 78.13600000000001
- 类型: 平均倒数排名@10 值: 84.328
- 类型: 平均倒数排名@100 值: 84.515
- 类型: 平均倒数排名@1000 值: 84.52300000000001
- 类型: 平均倒数排名@3 值: 83.52199999999999
- 类型: 平均倒数排名@5 值: 84.019
- 类型: 归一化折损累积增益@1 值: 78.13600000000001
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- 类型: 归一化折损累积增益@100 值: 78.891
- 类型: 归一化折损累积增益@1000 值: 79.73400000000001
- 类型: 归一化折损累积增益@3 值: 71.258
- 类型: 归一化折损累积增益@5 值: 74.129
- 类型: 精确率@1 值: 78.13600000000001
- 类型: 精确率@10 值: 16.347
- 类型: 精确率@100 值: 1.839
- 类型: 精确率@1000 值: 0.19499999999999998
- 类型: 精确率@3 值: 47.189
- 类型: 精确率@5 值: 30.581999999999997
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类型: mteb/msmarco
名称: MTEB MSMARCO
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类型: 分类
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类型: mteb/mtop_domain
名称: MTEB MTOPDomainClassification (en)
配置: en
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类型: 分类
数据集:
类型: mteb/mtop_intent
名称: MTEB MTOPIntentClassification (en)
配置: en
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类型: 分类
数据集:
类型: mteb/amazon_massive_intent
名称: MTEB MassiveIntentClassification (en)
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类型: mteb/amazon_massive_scenario
名称: MTEB MassiveScenarioClassification (en)
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类型: mteb/medrxiv-clustering-p2p
名称: MTEB MedrxivClusteringP2P
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类型: mteb/medrxiv-clustering-s2s
名称: MTEB MedrxivClusteringS2S
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类型: 重排序
数据集:
类型: mteb/mind_small
名称: MTEB MindSmallReranking
配置: default
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指标:
- 类型: 平均精度 值: 32.05750522793288
- 类型: 平均倒数排名
- 任务:
类型: 分类
数据集:
类型: mteb/amazon_counterfactual
名称: MTEB AmazonCounterfactualClassification (en)
配置: en
拆分: test
修订版本: e8379541af4e31359cca9fbcf4b00f2671dba205
指标:
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 是一个多语言句子嵌入模型，支持超过100种语言，专注于句子相似度和特征提取任务。
文本嵌入
Transformers
Transformers 支持多种语言
J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基于MS Marco段落排序任务训练的交叉编码器模型，用于信息检索中的查询-段落相关性评分
文本嵌入
英语
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基于蒸馏技术的稀疏检索模型，专为OpenSearch优化，支持免推理文档编码，在搜索相关性和效率上优于V1版本
文本嵌入 Transformers
Transformers 英语
O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基于PubMedBERT的生物医学实体表征模型，通过自对齐预训练优化语义关系捕捉
文本嵌入
英语
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一个强大的句子转换器模型，专注于句子相似度和文本嵌入任务，在多个基准测试中表现出色。
文本嵌入
英语
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一个英文句子转换器模型，专注于句子相似度任务，在多个文本嵌入基准测试中表现优异。
文本嵌入 Transformers
Transformers 支持多种语言
G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一个多语言的句子嵌入模型，支持超过50种语言，适用于句子相似度计算等任务。
文本嵌入 Transformers
Transformers 支持多种语言
G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一个化学语言模型，旨在实现完全由机器驱动的超快聚合物信息学。
文本嵌入 Transformers
TransformersP
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基于土耳其语BERT的句子嵌入模型，专为语义相似度任务优化
文本嵌入 Transformers
Transformers 其他
B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基于BAAI/bge-small-en-v1.5模型微调的文本嵌入模型，通过MEDI数据集与MTEB分类任务数据集训练，优化了检索任务的查询编码能力。
文本嵌入
Safetensors
Safetensors 英语
G
avsolatorio
945.68k
29
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型 Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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