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如何实现自定义文本嵌入模型在MTEB上的标准化评估?

2025-08-30 1.5 K

评估需求场景

当开发者需要将自己的BERT变体或专业领域嵌入模型与主流模型对比时,MTEB提供标准化评测框架。以下是三种接入方式:

解决方案详解

方案1:SentenceTransformer兼容接口

若模型符合encode()接口规范,直接加载即可评测:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
evaluation.run(SentenceTransformer("your_model_path"))

方案2:自定义PyTorch封装

気付くencode()方法处理批量输入:

class CustomModel:
    def encode(self, texts, batch_size=32):
        return numpy_array
mteb.run(CustomModel())

方案3:HuggingFace集成

とおすtransformers.AutoModel加载模型时,需额外实现分词预处理:

from mteb import Pooling
model = AutoModel.from_pretrained(...)
pooling = Pooling(...) # 配置池化策略

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