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voyage-3-large：新一代通用嵌入模型的最先进技术
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
voyage-3-large是一种新型多语言嵌入模型，在100个数据集的八个领域中表现优异，超越OpenAI-v3-large和Cohere-v3-English。该模型通过Matryoshka学习和量化训练，支持小维度和低存储成本，检索质量几乎不受影响，提供更高的灵活性和效率。
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关键要点
- voyage-3-large是一种新型多语言嵌入模型，在100个数据集的八个领域中表现优异。
- 该模型在多个领域中超越OpenAI-v3-large和Cohere-v3-English，平均提升9.74%和20.71%。
- voyage-3-large通过Matryoshka学习和量化训练，支持小维度和低存储成本，检索质量几乎不受影响。
- 使用int8精度和1024维度的voyage-3-large存储成本减少8倍，且检索质量仅下降0.31%。
- voyage-3-large在512维的二进制嵌入中，仍然比OpenAI-v3-large表现更好，存储成本减少200倍。
- voyage-3-large在各个领域的检索质量均优于voyage-3和voyage-3-lite，平均提升4.14%、7.68%和9.74%。
- 在使用二进制嵌入进行文档检索后，voyage-3-large的二进制重评分可提高检索质量达5.84%。
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延伸问答
voyage-3-large模型的主要优势是什么？
voyage-3-large在100个数据集的八个领域中表现优异，超越OpenAI-v3-large和Cohere-v3-English，平均提升9.74%和20.71%。
voyage-3-large如何降低存储成本？
使用int8精度和1024维度的voyage-3-large存储成本减少8倍，且检索质量仅下降0.31%。
voyage-3-large在二进制嵌入中的表现如何？
在512维的二进制嵌入中，voyage-3-large仍然比OpenAI-v3-large表现更好，存储成本减少200倍。
Matryoshka学习和量化训练对voyage-3-large有什么影响？
Matryoshka学习和量化训练使voyage-3-large支持小维度和低存储成本，同时检索质量几乎不受影响。
voyage-3-large的检索质量如何与其他模型比较？
voyage-3-large在各个领域的检索质量均优于voyage-3和voyage-3-lite，平均提升4.14%、7.68%和9.74%。
voyage-3-large的二进制重评分能提高检索质量多少？
使用二进制重评分后，voyage-3-large的检索质量可提高达5.84%。
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