MTEB是一个用于评估向量大模型向量化准确性的评测排行榜。它全称为Massive Text Embedding Benchmark，是一个旨在衡量文本嵌入模型在多种任务上表现的基准测试。

MTEB的简介

MTEB最初是由Niklas Muennighoff, Nouamane Tazi, Loic Magne, 和 Nils Reimers共同创建和发布的。这是一个开源项目，其代码和排行榜都托管在公共平台上，例如GitHub和Hugging Face，欢迎社区贡献。随着项目的发展，它已经成为一个由更广泛的社区驱动的成果，吸引了众多研究人员和机构的参与和贡献。

MTEB的特点

MTEB的特点在于其全面性，它涵盖了不同的任务类型、数据集和语言。具体来说，MTEB包含8个任务类别，覆盖58个数据集，并支持112种语言。这8个任务类别分别是：双语文本挖掘（Bitext Mining）、分类（Classification）、聚类（Clustering）、句子对分类（Pair Classification）、重排序（Reranking）、检索（Retrieval）、语义文本相似度（Semantic Textual Similarity）和摘要（Summarization）。

MTEB支持中文向量模型的能力测试

为了满足中文领域的评测需求，MTEB还设有专门的中文评测基准C-MTEB（Chinese Massive Text Embedding Benchmark）。C-MTEB包含了分类、聚类、检索、排序、文本相似度等6个任务，共计35个中文数据集。

MTEB排行榜是公开评测

MTEB排行榜是公开的，允许研究人员和开发者提交自己的模型进行评测，并与其它模型进行比较。排行榜会展示各个模型在不同任务上的得分以及一个综合平均分。这为追踪领域内的研究进展和根据特定需求选择模型提供了参考。例如，有报道称NVIDIA开发的NV-Embed-v2和北京人工智能研究院（BAAI）开发的bge-en-icl曾在MTEB排行榜上获得过较高的名次。

MTEB的设计注重易用性和可扩展性。任何能将文本列表转换为向量表示的模型都可以通过其提供的工具进行测试。同时，它也支持研究人员添加新的数据集和任务，以适应领域内不断发展的研究需求。

需要注意的是，排行榜上的最高分并不意味着该模型适用于所有场景。为特定领域（如医学）微调的模型，例如PubMedBERT，可能在专业任务上表现更佳。因此，用户在选择模型时，应综合考虑排行榜的通用性能和自身应用的具体需求。