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1-bit-embedding
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了1bit量化embedding模型，强调其在相似度计算中的优势，具有32倍的压缩率和25倍的检索速度，同时保持95%的检索准确率。此外，提到Sentence Transformers库支持超过1万个embedding模型。
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关键要点
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1bit量化embedding模型在相似度计算中具有32倍的压缩率。
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该模型实现了25倍的检索速度，同时保持95%的检索准确率。
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Sentence Transformers库支持超过1万个embedding模型。
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