Embedding Görev Türleri (Task Types)

Detaylı anlatım: MTEB/Gorev-Turleri-Detayli.md

Aynı embedding modeli farklı görevlerde farklı performans gösterir. MTEB'de 9 ana görev türü tanımlıdır; aşağıda her birinin bizim domain'imize karşılığı verilmiştir.

1. Görev Türleri ve Bizim Karşılıklarımız

MTEB Görev Türü Ne Yapar? Bizim Domain'de Karşılığı
Retrieval Sorgu verildiğinde en alakalı dokümanı getirir Anlamsal Arama (ana motor)
STS (Semantic Textual Similarity) İki metnin anlam benzerliğini skorlar Near-duplicate tespit, cite önerisi
Classification Metni önceden tanımlı sınıfa atar Konu etiketi atama (Editöryel)
Clustering Etiketsiz metinleri gruplara böler HDBSCAN deneyleri (Outlier)
Pair Classification İki metnin ilişkili olup olmadığını söyler Atıf eşleşmesi (Atıf Zekası)
Reranking İlk getirilen sonuçları yeniden sıralar Anlamsal Arama 2. katman
Summarization Özet kalitesini metrik olarak ölçer Özet karşılaştırma (gelecek)
BitextMining İki dilde paralel cümle eşleşmesi TR↔EN tez kayıtları
InstructionRetrieval Talimatlı sorgu üzerinden retrieval YZ Asistanı RAG katmanı

2. Görev–Domain Haritası

Anlamsal Arama       <- Retrieval, Reranking, InstructionRetrieval
YZ Asistanları       <- Retrieval (RAG), Reranking
Outlier Detection    <- Clustering, STS
Editöryel Yardım     <- Classification, Pair Classification, STS (matching)
Atıf Zekası          <- Pair Classification, Retrieval
Bilgi Ağları         <- Clustering, Pair Classification

Bir model Retrieval'da güçlü ama Clustering'de zayıf olabilir. Bu yüzden tek "en iyi model" yoktur; görev özelinde seçim yapılmalıdır.

3. Pratik Çıkarım

Detay analiz ve sıralama mekanizması: MTEB-Degerlendirme.md.

4. İlgili Sayfalar