背景与问题分析
当开发者需要评估多语言文本嵌入模型的泛化能力时，常面临数据集语言覆盖不全或测试环境搭建复杂的问题。MTEB通过整合112种语言的58个数据集，为这一痛点提供了标准化解决方案。
解决方案步骤
- 利用预置多语言任务: by running
mteb --available_tasks查询含多语言标签的任务（如MultilingualSTS) - 指定评估语言：在运行命令时通过
eval_langs参数筛选目标语言（例如["zh", "es", "de"]) - 自定义语言子集：对于已有任务可通过继承类重写
eval_langs属性实现定制
advanced skill
当测试特定小语种时，可使用--verbosity 3参数查看详细数据统计，或通过GitHub提交新的多语言数据集来扩展基准库。
This answer comes from the articleMTEB: Benchmarking for Evaluating the Performance of Text Embedding ModelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决在评估多语言文本嵌入模型时数据覆盖不足的问题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil