Voyage-code-3：より正確なコード検索、低コストを実現

Voyage AIは、次世代のコード検索埋め込みモデルであるVoyage-code-3を発表しました。32個のデータセットにおいて、OpenAI-v3-largeとCodeSage-largeを平均13.80％と16.81％上回りました。Matryoshka学習と量子化（int8とバイナリ）を活用することで、検索品質への影響を最小限に抑えながら、ストレージと検索コストを大幅に削減します。2048、1024、512、256次元の埋め込みと様々な量子化フォーマットをサポートし、32Kトークンのコンテキスト長を誇ります。大規模で多様なコードコーパスでトレーニングされたVoyage-code-3は、特にアルゴリズム的推論と微妙な構文規則の処理において、コード検索において優れた性能を発揮し、堅牢性と精度が厳格に評価されています。