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HAKARI-Bench:统一条件下比较检索架构与效率设置的轻量级基准

信息来源:HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)·
原始标题:HAKARI-Bench: A Lightweight Benchmark for Comparing Retrieval Architectures and Efficiency Settings under Unified Conditions

内容摘要

HAKARI-Bench 是一个轻量级检索基准,将现有检索套件重建为小型数据集(Nano-sets),涵盖 35 个基准、551 个任务和 43 种语言,采用统一格式实现模型无关比较。它支持 BM25、稠密、稀疏、晚交互和重排序五种检索家族及其效率变体(降维、量化等)在同一条件下对比。在 55 个模型上,整体排名与 MTEB retrieval v2、MMTEB v2 retrieval 及 English BEIR(完整版)的 Spearman 相关系数均高于 0.97。HAKARI-Bench 不取代全面评测,而是用于快速模型选择、回归检测和探索质量-效率帕累托前沿。代码、数据和排行榜以 MIT 许可证开源。
内容分类AI 论文与研究
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