要评估一个句子 Transformer 模型在特定用例中是否比另一个表现更好，您可以结合使用标准化基准、特定任务指标和实际性能测试。首先，使用诸如 STS-B (Semantic Textual Similarity Benchmark) 或 SICK (Sentences Involving Compositional Knowledge) 等既定的基准来衡量语义相似度准确性。这些数据集提供带有由人工标注相似度得分的句子对，允许您计算模型生成的嵌入与真实值之间的皮尔逊相关系数或余弦相似度等指标。例如，如果模型 A 在 STS-B 上的皮尔逊得分为 0.85，而模型 B 得分为 0.78，则模型 A 在捕捉语义相似度方面可能更好。然而，这些基准是通用的，因此应辅以针对您的用例量身定制的特定领域测试。
接下来，评估与您的应用相关的下游任务的性能。如果您的目标是信息检索，请使用 recall@k（在前 k 个检索到的项中相关结果的百分比）或平均精确度 (MAP) 等指标。对于聚类任务，轮廓系数（衡量聚类分离度）或调整兰德指数（比较聚类与真实值的相似度）等指标很有用。对于分类任务，在嵌入之上训练一个简单的分类器（例如逻辑回归），并衡量准确度或 F1 分数。例如，如果模型 B 使用您的专有数据集在客户意图分类任务上达到了 92% 的准确度，而模型 A 达到了 88%，那么尽管模型 B 在 STS-B 上的得分较低，但可能更适合。始终使用反映您实际数据分布的数据集进行测试，例如针对电商应用的特定领域常见问题解答或产品描述。
最后，考虑实际因素，如推理速度、内存使用和可扩展性。使用诸如 sentence-transformers 库的内置评估脚本等工具来衡量延迟（例如，每个嵌入的毫秒数）和硬件要求。例如，模型 C 在 STS-B 上的皮尔逊得分可能为 0.85，但需要 500MB 内存和每次推理 50ms；而模型 D 得分为 0.82，但使用 200MB 内存和每次推理 20ms。如果您的应用需要在边缘设备上进行实时处理，模型 D 的效率可能 outweighs 其稍低的准确度。此外，测试对噪声输入（例如，拼写错误、俚语）的鲁棒性以及多语言支持（如果适用）。通过结合标准化基准、特定任务指标和实际限制，您可以全面比较模型并选择最适合的模型。