前言： 在當今時代，大型語言模型以其驚人的發展速度和廣泛的應用前景，正成為全球科技界的矚目焦點。這些模型的強大能力，源自于背后默默支撐它們的Embedding技術——一種將語言轉化為機器可理解的數值向量的關鍵技術。隨著大型語言模型的不斷突破，Embedding模型的重要性日益凸顯，成為推動人工智能領域向前發展的核心動力。在這個充滿無限可能的領域，每一次技術的飛躍都預示著新的變革和機遇。
在最近落幕的MTEB中文榜單（C-MTEB） 競賽中，合合信息憑借其創新的文本向量化模型acge_text_embedding，登頂榜單第一。
一、文本嵌入模型及其評估指標MTEB
1.Embedding技術是什么
Embedding就是指文本嵌入模型，說的通俗一點，如果有一本巨大的字典，這本字典里包含了世界上所有的單詞，每個單詞都有它獨特的編號。現在，我們要讓計算機理解語言，我們不能直接給它一堆單詞，它也看不懂，因為它只會處理數字和邏輯。所以，我們需要一種方法，把每個單詞轉換成一個數字，這樣計算機就能處理了。
Embedding技術就像是這個字典的現代版，但它不是簡單地給每個單詞一個編號，而是給每個單詞一個復雜的數字“指紋”。 這個“指紋”是一個由很多數字組成的向量，就像是一串數字序列。這個序列能夠捕捉到單詞的很多特性，比如它的意思、它在句子中的作用，甚至是它的情感色彩。如果我們有“快樂”和“悲傷”這兩個詞，Embedding技術會生成兩個不同的向量。盡管這兩個詞在字典里可能緊挨著，但它們的向量會相差很遠，因為它們表達的情感是相反的，計算機可以通過比較這兩個向量的距離，來理解這兩個詞在情感上的不同。
2.C-MTEB比賽含金量有多高
MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）是衡量文本嵌入模型（Embedding模型）的評估指標的合集，是目前業內評測文本向量模型性能的重要參考。 MTEB中文榜單是一個在自然語言處理領域具有極高聲譽的競賽平臺，專注于評估和推動中文文本向量化技術的發展，涵蓋了分類、聚類、檢索、排序、文本相似度、STS等6個經典任務，共計35個數據集，為深度測試中文語義向量的全面性和可靠性提供了可靠的實驗平臺。
該榜單匯集了全球范圍內的頂尖科研機構、技術公司和專業團隊，他們利用最新的技術和算法來構建能夠高效處理和理解中文文本的模型。在這樣的競賽環境中，合合信息發布的文本向量化模型acge_text_embedding能夠脫穎而出，奪得第一名，這一成就無疑是對合合信息技術實力和創新能力的有力證明，不僅體現在模型的性能上，更在于其對未來發展趨勢的洞察和把握。
MTEB中文榜單的評估標準全面而嚴格，不僅考察模型的準確率，還包括模型的效率、穩定性、可擴展性等多個維度。acge模型能夠在這些方面都達到頂尖水平，充分展現了其全面而卓越的綜合實力。作為MTEB中文榜單的第一名，不僅代表了合合信息的技術成就，也為整個中文自然語言處理領域的發展做出了重要貢獻，那就一起來了解一下acge模型的獨特之處吧~
二、acge模型有什么獨特之處
1.五種模型對比分析
MTEB中文榜單（C-MTEB）中有很多模型，要看就看最好的，咱們直接取前五名來橫向對比一下，看一看這五個模型的區別，以及合合信息的acge模型，究竟有什么過人之處可以獨占鰲頭。
第一名：acge_text_embedding
- 模型大小: 擁有
326 Million Parameters，模型較小，占用資源少，又便于部署和維護。 - 分類任務性能: 在分類任務上，acge的平均準確率(Average)為
72.75%，在所有模型中排名最高，顯示出其在處理分類任務時的卓越性能。 - 向量維度: 模型輸入文本長度為
1024，可以捕捉更豐富的語言信息，滿足絕大部分場景的需求。
第二名：IYun-large-zh
- 模型大小: 與acge_text_embedding相似，擁有
326 Million Parameters。 - 分類任務性能: 在分類任務上的平均準確率為
68.92%，略低于acge。 - 聚類任務性能: 表現良好，但同樣略低于acge。
第三名：OpenSearch-text-hybrid
- 模型大小: 較大的模型，擁有
1792 Million Parameters，會導致更高的計算和存儲需求。 - 分類任務性能: 平均準確率為
68.71%，聚類任務性能也表現不錯，但整體上不如acge。
第四名：stella-mrl-large-zh-v3.5-1792
- 模型大小: 與OpenSearch-text-hybrid相同，為
1792 Million Parameters。 - 性能: 在分類和聚類任務上的平均準確率分別為
68.55%和68.45%，雖然表現良好，但仍不及acge_text_embedding。
第五名：stella-large-zh-v3-1792d
- 模型大小: 也是
1792 Million Parameters，較大模型的一員。 - 性能: 在分類任務上的平均準確率為
68.48%，聚類任務上為68.26%，整體性能在這些模型中稍顯遜色。
2.acge模型優勢出眾
文本向量化模型acge_text_embedding在多個方面展現出了顯著的優勢：
- 性能卓越: 在分類任務上的平均準確率位居榜首，顯示出acge在文本分類方面的顯著優勢。
- 資源效率: 模型較小，占用資源少，使得其在保持高性能的同時，也具有良好的資源效率，同時又便于部署和維護。
- 向量表示能力: 模型支持的輸入文本長度為
1024，這是一個相對較高的維度，能夠捕捉到文本數據中的豐富特征，提供更為精細的文本表示，更精確地表達文本信息，滿足絕大部分場景的需求。 - 綜合來看: 綜合考慮性能和資源消耗，acge是一個平衡了效率和準確性的優秀模型。
acge模型不僅適用于分類任務，還適用于聚類任務，具有良好的通用性和適應性，能夠應對多種不同的NLP任務，在多個數據集上都能保持穩定的性能，對于不同的數據集具有良好的適應性和泛化能力。acge模型在各個方面均展現出了顯著的優勢，使得它在文本向量化領域具有很高的實用價值和競爭力，此外，acge模型還支持可變輸出維度，讓企業能夠根據具體場景去合理分配資源。
三、acge模型應用場景
合合信息發布的文本向量化模型acge_text_embedding以其高分類和聚類分數，在文本處理領域展現出強大的應用潛力，應用場景也是十分寬泛。
1. 熱點事件的輿論分析與預測
當下互聯網自媒體發展迅速，隨著短視頻的爆火，輿論消息傳播十分迅速，輿論的產生會帶來很強烈的公眾的討論和反應。acge模型可以對這些討論進行實時的分類和聚類分析，將輿論分為支持、反對、中立等不同類別，并對每個類別中的討論點進行聚類，以識別主要的爭議點和關注焦點。
當我們作為參與者時，在分析新政策或者新活動的公眾反應時，模型可以識別出不同群體的擔憂點，如經濟影響、社會公平等，并將這些擔憂點進一步細分，為我們提供深入的洞察，幫助我們更好地理解大眾的意見并優化實行的措施。
2. 個性化健康信息推薦系統
隨著健康意識的提高，我們越來越關注個性化的健康信息。acge模型可以應用于健康相關的文本數據，如醫療新聞、研究論文、用戶健康咨詢等，通過分類和聚類，為用戶推薦與其健康狀況和興趣相匹配的信息。
對于糖尿病患者，模型可以識別出與糖尿病管理相關的文章和討論，如飲食建議、運動計劃、新藥物信息等，并將這些信息進行 分類和聚類，以便為用戶提供定制化的內容推薦。 模型采用無監督學習方法，將提取的信息按照主題和內容進行分組。這樣，用戶可以根據自己的需求，快速找到感興趣的信息類別。
3. 電商產品評論分析
當我們網購時，用戶生成的評論是評估產品好壞和滿意度的最主要依據，往往也是影響我們抉擇最重要的一點。acge模型可以應用于這些評論數據，通過其高分類分數，將評論按照正面、中立和負面情感進行分類。同時，模型還可以對評論中提到的產品特性和用戶需求進行聚類，幫助商家了解消費者的真實反饋。比如最近很熱門的小米汽車，我們便可以依據該模型將評論中提到的千米加速、最高時速、最大功率等不同方面的反饋進行歸類和對比總結。
模型首先會識別評論文本中的關鍵信息，如產品特性、使用體驗等。然后，利用其聚類功能，將相似的反饋聚集在一起，形成清晰的用戶需求圖譜。這樣，作為生產廠家我們就可以針對性地改進產品和服務，提升用戶滿意度；而作為消費者，我們更可以清晰地了解到商品的優點缺點及大眾觀點，幫助我們更加合理的做出選擇。
四、OCR云服務產品TextIn
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 egui (0.32.1) 學習筆記（逐行注釋）（七） 鼠標在控件上懸浮時的提示)
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