【合合TextIn】AI构建新质生产力,合合信息Embedding模型助力专业知识应用

合合信息的acge模型凭借其在MTEB中文榜单C-MTEB中的优异表现,展示了强大的文本向量化能力。Embedding模型在信息检索中的关键作用得到强调,acge模型特点包括通用性、精度提升和低成本应用。该模型优化了数据集和训练策略,有望推动科技创新和产业升级。

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目录

一、合合信息acge模型获MTEB中文榜单第一

二、MTEB与C-MTEB

三、Embedding模型的意义

四、合合信息acge模型

(一)acge模型特点

(二)acge模型功能

(三)acge模型优势

五、公司介绍


一、合合信息acge模型获MTEB中文榜单第一

现阶段,大语言模型的飞速发展吸引着社会各界的目光,背后支撑大型语言模型应用落地的Embedding模型也成为业内关注的焦点。近期,合合信息发布了文本向量化模型acge_text_embedding(简称“acge模型”),获得MTEB中文榜单(C-MTEB)第一的成绩。

图1:C-MTEB榜单结果

二、MTEB与C-MTEB

MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)是衡量文本嵌入模型(Embedding模型)的评估指标的合集,是目前业内评测文本向量模型性能的重要参考。对应的C-MTEB则是专门针对中文文本向量的评测基准。

C-MTEB被公认为是目前业界最全面、最权威的中文语义向量评测基准之一,涵盖了分类、聚类、检索、排序、文本相似度、STS等6个经典任务,共计35个数据集,为深度测试中文语义向量的全面性和可靠性提供了可靠的实

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