論文の概要: MMTEB: Massive Multilingual Text Embedding Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13595v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 10:13:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:01:50.756355
• Title: MMTEB: Massive Multilingual Text Embedding Benchmark
• Title（参考訳）: MMTEB:ベンチマークを組み込んだ多言語テキスト
• Authors: Kenneth Enevoldsen, Isaac Chung, Imene Kerboua, Márton Kardos, Ashwin Mathur, David Stap, Jay Gala, Wissam Siblini, Dominik Krzemiński, Genta Indra Winata, Saba Sturua, Saiteja Utpala, Mathieu Ciancone, Marion Schaeffer, Gabriel Sequeira, Diganta Misra, Shreeya Dhakal, Jonathan Rystrøm, Roman Solomatin, Ömer Çağatan, Akash Kundu, Martin Bernstorff, Shitao Xiao, Akshita Sukhlecha, Bhavish Pahwa, Rafał Poświata, Kranthi Kiran GV, Shawon Ashraf, Daniel Auras, Björn Plüster, Jan Philipp Harries, Loïc Magne, Isabelle Mohr, Mariya Hendriksen, Dawei Zhu, Hippolyte Gisserot-Boukhlef, Tom Aarsen, Jan Kostkan, Konrad Wojtasik, Taemin Lee, Marek Šuppa, Crystina Zhang, Roberta Rocca, Mohammed Hamdy, Andrianos Michail, John Yang, Manuel Faysse, Aleksei Vatolin, Nandan Thakur, Manan Dey, Dipam Vasani, Pranjal Chitale, Simone Tedeschi, Nguyen Tai, Artem Snegirev, Michael Günther, Mengzhou Xia, Weijia Shi, Xing Han Lù, Jordan Clive, Gayatri Krishnakumar, Anna Maksimova, Silvan Wehrli, Maria Tikhonova, Henil Panchal, Aleksandr Abramov, Malte Ostendorff, Zheng Liu, Simon Clematide, Lester James Miranda, Alena Fenogenova, Guangyu Song, Ruqiya Bin Safi, Wen-Ding Li, Alessia Borghini, Federico Cassano, Hongjin Su, Jimmy Lin, Howard Yen, Lasse Hansen, Sara Hooker, Chenghao Xiao, Vaibhav Adlakha, Orion Weller, Siva Reddy, Niklas Muennighoff,
• Abstract要約: 我々はMMTEBベンチマーク(Massive Multilingual Text Embedding Benchmark)を紹介する。 MMTEBは250以上の言語で500以上の品質管理された評価タスクをカバーしている。 我々は複数の多言語ベンチマークを開発し、モデルを代表的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.18187649328792
• License:
• Abstract: Text embeddings are typically evaluated on a limited set of tasks, which are constrained by language, domain, and task diversity. To address these limitations and provide a more comprehensive evaluation, we introduce the Massive Multilingual Text Embedding Benchmark (MMTEB) - a large-scale, community-driven expansion of MTEB, covering over 500 quality-controlled evaluation tasks across 250+ languages. MMTEB includes a diverse set of challenging, novel tasks such as instruction following, long-document retrieval, and code retrieval, representing the largest multilingual collection of evaluation tasks for embedding models to date. Using this collection, we develop several highly multilingual benchmarks, which we use to evaluate a representative set of models. We find that while large language models (LLMs) with billions of parameters can achieve state-of-the-art performance on certain language subsets and task categories, the best-performing publicly available model is multilingual-e5-large-instruct with only 560 million parameters. To facilitate accessibility and reduce computational cost, we introduce a novel downsampling method based on inter-task correlation, ensuring a diverse selection while preserving relative model rankings. Furthermore, we optimize tasks such as retrieval by sampling hard negatives, creating smaller but effective splits. These optimizations allow us to introduce benchmarks that drastically reduce computational demands. For instance, our newly introduced zero-shot English benchmark maintains a ranking order similar to the full-scale version but at a fraction of the computational cost.
• Abstract（参考訳）: テキストの埋め込みは通常、言語、ドメイン、タスクの多様性によって制約される限られたタスクセットで評価される。 これらの制限に対処し、より包括的な評価を提供するために、250以上の言語で500以上の品質管理された評価タスクをカバーする、MTEBの大規模かつコミュニティ主導の拡張であるMassive Multilingual Text Embedding Benchmark (MMTEB)を導入する。 MMTEBには、命令追従、長期文書検索、コード検索など、様々な難易度の高い新しいタスクが含まれており、今までに埋め込まれたモデルの評価タスクの最大多言語コレクションを表している。 このコレクションを用いて、モデルを代表的に評価するために、複数の高度に多言語なベンチマークを開発する。 数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)は、特定の言語サブセットやタスクカテゴリで最先端のパフォーマンスを達成することができるが、最もパフォーマンスの良い公開モデルは5億6000万のパラメータしか持たない多言語e5大規模命令である。 アクセシビリティの容易化と計算コストの削減を目的として,相対モデルランキングを維持しつつ,タスク間相関に基づく新しいダウンサンプリング手法を提案する。 さらに、ハードネガティブをサンプリングし、より小さいが効果的な分割を生成することで、検索などのタスクを最適化する。 これらの最適化により、計算要求を大幅に削減するベンチマークを導入することができる。 例えば、新たに導入されたゼロショット・イングリッシュ・ベンチマークでは、フルスケール版と同様の順位が維持されているが、計算コストのごく一部である。

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