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内容提要
Hugging Face推出了检索嵌入基准（RTEB），旨在更准确地评估嵌入模型在实际检索任务中的泛化能力。该基准结合了公开和私有数据集，涵盖法律、医疗、金融等领域，支持多种语言，力求成为AI检索性能的社区标准。
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关键要点
- Hugging Face推出了检索嵌入基准（RTEB），旨在更准确地评估嵌入模型在实际检索任务中的泛化能力。
- RTEB结合了公开和私有数据集，涵盖法律、医疗、金融等领域，支持多种语言。
- 现有基准往往无法准确反映真实世界的性能，导致模型在生产环境中表现不佳。
- RTEB采用混合评估策略，结合公开数据集和仅限于MTEB维护者访问的私有数据集。
- RTEB关注实际应用，数据集覆盖20种语言，确保评估的有效性和效率。
- RTEB的推出引发了AI研究人员和从业者的讨论，强调了私有基准的重要性。
- 目前RTEB专注于文本检索，未来可能扩展到多模态任务，并鼓励社区贡献新数据集。
- RTEB已在Hugging Face的MTEB排行榜上上线，开发者和研究人员可以提交模型进行评估。
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