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MMTEB: Massive Multilingual Text Embedding Benchmark
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了大规模多语言文本嵌入基准（MMTEB），涵盖500多个评估任务和250种语言。最优模型“multilingual-e5-large-instruct”以560百万参数领先，并通过新方法降低计算成本。
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关键要点
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本研究提出了大规模多语言文本嵌入基准（MMTEB），旨在解决现有文本嵌入评估的局限性。
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MMTEB覆盖超过500个高质量控制的评估任务及250种语言。
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尽管大规模语言模型在特定语言和任务类别上表现优异，最优模型“multilingual-e5-large-instruct”凭借560百万参数仍能取得领先。
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该模型通过新的下采样方法显著降低了计算成本。
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