IT之家 9 月 28 日消息，科技媒體 MarkTechPost 昨日（9 月 27 日）發(fā)布博文，報(bào)道稱 Voyage AI 公司推出了 Voyage-3 和 Voyage-3-Lite 兩個(gè)嵌入式（Embedding）模型。

這兩個(gè)模型在技術(shù)、法律、金融、多語(yǔ)言應(yīng)用和長(zhǎng)文本理解等方面，均表現(xiàn)出超出同類模型的優(yōu)勢(shì)，在保持較小模型規(guī)模和較低的資源消耗情況下，為開(kāi)發(fā)者提供更高效、更易于集成的解決方案。

IT之家援引 Voyage AI 官方數(shù)據(jù)，在技術(shù)文檔、代碼、法律、金融、網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容、多語(yǔ)言數(shù)據(jù)集、長(zhǎng)文檔和對(duì)話數(shù)據(jù)等方面，Voyage-3 以 1/2.2 更低成本、1/3 更小嵌入緯度，顯著降低了向量數(shù)據(jù)庫(kù)（vectorDB）的成本，且綜合跑分超越 OpenAI 的 v3 Large 模型 7.55%。

Voyage-3-Lite 在檢索準(zhǔn)確性方面比 OpenAI 的 v3 Large 模型高出 3.82%，同時(shí)成本降低至 1/6 ，嵌入維度也降至 1/6 。

嵌入式 AI 模型

嵌入式模型（Embedding）是一種廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理（NLP）和計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）等領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它可以將高維度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維度的嵌入空間（embedding space），并保留原始數(shù)據(jù)的特征和語(yǔ)義信息，從而提高模型的效率和準(zhǔn)確性。

Voyage-3 在質(zhì)量上不妥協(xié)，提高成本效益

成本效益是新 Voyage-3 系列模型的核心。

Voyage-3 的上下文長(zhǎng)度為 32000 個(gè) tokens，是 OpenAI 產(chǎn)品的 4 倍，是需要高質(zhì)量檢索的企業(yè)的成本效益解決方案，且價(jià)格親民。

Voyage-3 的成本為每百萬(wàn)個(gè) tokens 0.06 美元，比 Cohere English V3 便宜 1.6 倍，遠(yuǎn)比 OpenAI 的 v3 Large 模型更為實(shí)惠。

此外，Voyage-3 較小的嵌入維度（1024 對(duì)比 OpenAI 的 3072），因此實(shí)現(xiàn)更低的向量數(shù)據(jù)庫(kù)成本，讓公司能夠有效擴(kuò)展應(yīng)用程序。

Voyage-3-Lite，這款模型的輕量版，經(jīng)過(guò)優(yōu)化以實(shí)現(xiàn)低延遲操作。每百萬(wàn)個(gè)標(biāo)記的費(fèi)用為 0.02 美元，是 OpenAI 的 v3 Large 模型 1/6.5，并且嵌入維度是 1/6~1/8 （512 對(duì)比 OpenAI 的 3072）。這讓 Voyage-3-Lite 成為希望以較低成本維持高檢索質(zhì)量的組織的可行選擇。

Voyage AI

Voyage AI 是一家由斯坦福大學(xué)助理教授馬騰宇于 2023 年 11 月創(chuàng)立的 AI 公司，專注于構(gòu)建嵌入 / 矢量化模型，以提高數(shù)據(jù)處理的效率。

公司由多名 AI 研究者組成，包括斯坦福大學(xué)教授馬騰宇和 MIT 博士，并獲得了斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室主任 Christopher Manning 和 AI 領(lǐng)域著名華人學(xué)者李飛飛等人的學(xué)術(shù)顧問(wèn)支持。

Voyage AI 提供的 API 端點(diǎn)能夠接收用戶數(shù)據(jù)并返回嵌入或相關(guān)性分?jǐn)?shù)，這些模型可以與 RAG 堆棧的其他部分無(wú)縫集成，包括向量存儲(chǔ)和生成式大型語(yǔ)言模型 (LLMs)。

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