35 Kaynak Makaleler ve Benchmark Özetleri

Bu bölüm, projede doğrudan referans aldığımız önemli makaleleri ve bunların görevleri / veri kümelerini wiki içinde özetlemek için kullanılır.

Amaç

Tekrarlanan PDF okuma yerine tek yerden görev tanımı, boyutlar ve metrikleri görmek.
Türkçe akademik embedding tasarımı (Veri Kümesi Tasarımı), MTEB karşılaştırmaları ve metadata çıkarım hatlarıyla çağrışım kurmak.
Her özet sayfasına mümkün olduğunca resmi bağlantı (ACL Anthology, arXiv, kod deposu) eklemek.

Nasıl genişletilir?

Bu klasörde YazarEtAl-KisaKonu.md veya Benchmark-Adi-Ozet.md biçiminde yeni bir dosya açın.
Üste makale başlığı + kısa atıf + bağlantılar bloğu ekleyin.
Aşağıdaki tabloya bir satır ekleyin.

İçindekiler

Özet sayfası	Konu	Resmi kaynak
SciRepEval — Görevler ve veri kümeleri	Bilimsel doküman embeddingleri için çok biçimli benchmark (24 görev: SRCH, PRX, CLF, RGN)	EMNLP 2023 · ACL · arXiv:2211.13308 · GitHub
SPECTER2 — Detaylı teknik rapor	SciRepEval görevleri üzerinde çok formatlı bilimsel doküman embedding modeli (Base, MTL CTRL, Adapters, Fusion)	GitHub · SciRepEval ACL
SciRIFF — Talimat izleme kaynağı	Bilimsel literatür için instruction-following ve fine-tuning kaynağı (137K, 54 görev, SciRIFF-Eval 9 görev)	Hugging Face · GitHub

İlgili wiki sayfaları

MTEB Değerlendirme — genel embedding benchmark’ı (MMTEB / Türkçe filtreleri)
Embedding Modelleri
Veri Kümesi Tasarımı — SciDocs / BEIR / benzeri çizgide Türkçe plan