# VoyageAI, 새로운 범용 임베딩 모델 Voyage-3 및 Voyage-3-lite 공개 **URL:** \ **Category:** 읽을거리&정보공유\ **Tags:** embedding, voyage-ai, voyage-3, voyage-3-lite\ **Created:** [11월 25, 2024, 3:19오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/voyageai-voyage-3-voyage-3-lite/5578 "2024-11-25T03:19:48Z")\ **Posts on this page:** 1\ **Page:** 1
**Author:** ![9bow](https://discuss.pytorch.kr/user_avatar/discuss.pytorch.kr/9bow/32/16301_2.png) [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **Post date:** [11월 25, 2024, 3:19오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/voyageai-voyage-3-voyage-3-lite/5578/1 "2024-11-25T03:19:48Z")
## Voyage-3 및 Voyage-3-Lite 모델 소개 VoyageAI는 새로운 세대의 범용 임베딩 모델 voyage-3 및 voyage-3-lite를 발표하며, 검색 품질, 비용 절감, 그리고 대규모 데이터베이스 활용 효율성을 대폭 향상시켰습니다. 이전 모델인 Voyage 2 시리즈는 도메인 특화 모델(voyage-code-2, voyage-law-2, voyage-finance-2, voyage-multilingual-2)로 각 산업 분야에서 주목받았으며, 이번에는 이를 뛰어넘는 범용성과 확장성을 제공하는 모델을 선보였습니다. VoyageAI의 임베딩 모델들은 API를 통해 사용할 수 있으며, 초기 200M 토큰은 무료로 제공됩니다. ![Voyage-3 및 Voyage-3-Lite 모델 성능 비교](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/2/2358a7275ca378380bdbd7292f2e91916cca1a78.jpeg) 특히, Voyage 3 시리즈는 경쟁 모델(OpenAI, Cohere, E5 Mistral 등)과 비교했을 때 검색 품질과 비용 효율성에서 모두 우수합니다: ![Voyage-3 및 Voyage-3-Lite 모델과 다른 임베딩 모델들과의 비교](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/3/3a7402ab9cb2d5cb72df8ee8e7010bc66c0b168e.png) Voyage 3 모델의 효율적인 임베딩 크기는 벡터 데이터베이스 비용도 최대 3배 절감할 수 있게 합니다. 또한, 한국어를 포함한 다국어 검색 품질은 지연 시간이 더 짧고 비용은 절반 가량으로 다른 경쟁 모델들 대비 우수한 성능을 보입니다: ![Voyage-3-lite 모델의 다국어 성능 비교](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/d/d56176369482a20624eba16ff42ba7b5dbe6ca4b.png) ## Voyage 3 시리즈 주요 특징 ### Voyage-3 모델 Voyage-3는 뛰어난 성능과 경제성을 자랑하는 범용 임베딩 모델로, 다양한 도메인과 작업에서 기존 모델 대비 우수한 검색 품질과 효율성을 제공합니다: - **임베딩 크기** : 1024차원(OpenAI의 3072 대비 3배 작음). - **비용 효율성** : OpenAI v3 large 대비 2.2배 낮은 비용. - **컨텍스트 길이** : 32K 토큰 지원(OpenAI 8K 대비 4배 확장). - **성능 개선** : OpenAI v3 large 대비 7.55% 향상된 검색 품질. ### **Voyage-3-lite** 모델 Voyage-3-lite는 낮은 비용과 빠른 처리 속도를 중시하는 사용자에게 적합한 경량화된 모델입니다. \* **임베딩 크기** : 512차원(OpenAI 3072 대비 6배 작음). - **비용** : OpenAI v3 large 대비 6.5배 저렴한 비용($0.02/백만 토큰). - **컨텍스트 길이** : 동일하게 32K 토큰 지원. - **성능** : OpenAI v3 small 및 large 모델 대비 각각 7.58%, 3.82% 향상. ## 도메인별 및 다국어 성능 ### 도메인별 검색 성능 Voyage-3는 8개의 주요 도메인(기술, 법률, 금융, 코드, 웹, 긴 문서, 대화 등)에서 평균적으로 OpenAI v3 large보다 7.55% 높은 검색 품질을 제공합니다. 특히, 법률과 금융 데이터에서 검색 정확도가 높은 `voyage-law-2` 및 `voyage-finance-2`와 유사한 수준의 성능을 보였습니다. ### 다국어 검색 품질 다국어 데이터세트를 통해 평가한 결과, Voyage-3는 26개 언어를 지원하며 OpenAI 및 Cohere의 다국어 모델을 능가하는 성능을 보였습니다. - 프랑스어, 독일어, 일본어, 스페인어, 한국어 등 주요 언어에서 높은 정확도를 기록. - `voyage-3-lite`는 OpenAI v3 large보다 4.55% 더 높은 다국어 검색 품질을 제공합니다. ## 📜 VoyageAI의 새로운 임베딩 모델 공개 블로그 > **[voyage-3 & voyage-3-lite: A new generation of small yet mighty...](https://blog.voyageai.com/2024/09/18/voyage-3/)** > > TL;DR – We are excited to announce voyage-3 and voyage-3-lite embedding models, advancing the frontier of retrieval quality, latency, and cost. voyage-3 outperforms OpenAI v3 large by 7.55% on aver… ## 🌐 Voyage-3 및 Voyage-3-lite 모델 평가 결과 (Google Sheets) > **[\[PUBLIC\] Voyage AI voyage-3 and voyage-3-lite Evaluation Results](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1d0-kNjBFCmzXbwac7vAf78v6X0DON1DTjBYhmSR8rUg/edit?gid=222347087#gid=222347087)** > > This Sheet is private ## 📜 VoyageAI의 텍스트 임베딩 모델 문서 > **[Text Embeddings](https://docs.voyageai.com/docs/embeddings)** > > Model Choices > Voyage currently provides the following text embedding models: > ModelContext Length (tokens)Embedding DimensionDescriptionvoyage-4-large32,0001024 (default), 256, 512, 2048The best general-purpose and multilingual retrieval quality. All... * * * _이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다._ 🤗 [:pytorch:파이토치 한국 사용자 모임🇰🇷](https://pytorch.kr/)이 정리한 이 글이 유용하셨나요? [회원으로 가입](https://discuss.pytorch.kr/signup)하시면 주요 글들을 이메일💌로 보내드립니다! (기본은 Weekly지만 [Daily로 변경도 가능](https://discuss.pytorch.kr/my/preferences/emails)합니다.) 🎁 아래↘쪽에 좋아요👍를 눌러주시면 새로운 소식들을 정리하고 공유하는데 힘이 됩니다~ 🤩