VoyageAI推出全新嵌入式模型Voyage-3与Voyage-3-Lite：革新数据处理效率与成本效益

IT之家9月28日消息，科技媒体MarkTechPost日前报道，VoyageAI公司发布了两个全新的嵌入式（Embedding）模型——Voyage-3和Voyage-3-Lite。
这两个模型在自然语言处理（NLP）领域带来了突破性的表现，以卓越的效能、高精度的表现和成本效益的解决方案，赢得了业界的高度关注。

一、Voyage-3与Voyage-3-Lite：技术性能卓越

VoyageAI此次推出的两个新模型，在技术性能上展现出了显著的优势。
这两个模型在法律、金融、多语言应用、长文本理解等方面，均表现出超出同类模型的能力。
特别是在保持较小模型规模和较低的资源消耗情况下，为开发者提供了更高效、更易于集成的解决方案。

二、超越竞争对手的卓越表现

IT之家援引VoyageAI官方数据指出，Voyage-3在多个关键领域表现出显著的优势。
在技术文档、代码、法律、金融、网页内容等方面，它以更低的成本和更小的嵌入纬度，显著降低了向量数据库（vectorDB）的成本。
相较于OpenAI的v3Large模型，Voyage-3的综合跑分更胜一筹，达到了超越性的7.55%。
而Voyage-3-Lite在检索准确性方面也有着出色的表现，相较于OpenAI的v3Large模型高出3.82%，同时成本降低至六分之一。

三、嵌入式AI模型简介

嵌入式模型（Embedding）是一种广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域的机器学习模型。
它通过将高维度的数据转化为低维度的嵌入空间（embedding space），保留原始数据的特征和语义信息，从而提高模型的效率和准确性。
此次VoyageAI推出的两个新模型也运用了这一技术。

四、Voyage-3系列模型的成本效益优势

Voyage-3系列模型的成本效益是新产品的核心优势之一。
相较于竞争对手的产品，Voyage-3在成本上具备显著的优势。
其上下文长度达到32000个tokens，是OpenAI产品的4倍，成为需要高质量检索的企业的成本效益解决方案。
并且，Voyage-3的价格亲民，每百万个tokens的成本仅为0.06美元，比Cohere English V3便宜1.6倍，远低于OpenAI的v3Large模型。
Voyage-3较小的嵌入维度（1024对比OpenAI的3072），进一步降低了向量数据库成本，让企业能够更有效地扩展应用程序。

五、VoyageAI的公司背景

VoyageAI是一家由斯坦福大学助理教授马腾宇于2023年创立的AI公司。
该公司专注于构建嵌入/矢量化模型，以提高数据处理的效率。
公司团队由多名AI研究者组成，包括斯坦福大学教授和MIT博士，并获得了斯坦福人工智能实验室主任Christopher Manning和AI领域著名华人学者李飞飞等人的学术顾问支持。
这使得VoyageAI在新模型的研发上具备强大的技术实力和深厚的学术背景。

六、模型的集成与应用

VoyageAI提供的API端点能够接收用户数据并返回嵌入或相关性分数，这些模型可以与RAG堆栈的其他部分无缝集成。
无论是向量存储还是生成式大型语言模型（LLMs），VoyageAI的模型都能与之轻松集成，为用户提供强大的数据处理解决方案。

总结：

VoyageAI推出的Voyage-3和Voyage-3-Lite两个嵌入式模型，以卓越的技术性能、高检索准确性和成本效益等优势，引起了业界的高度关注。
这两个模型的应用将极大地提高数据处理的效率和精度，为企业和组织提供更具竞争力的解决方案。

标签： Voyage、 OpenAI、 AI、 AI、

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