小規模な実験により、ネイティブバイナリ埋め込みモデルは浮動小数点モデルの事後二値化よりも優れた検索結果を実現することが示されました。SciFact Recall@10において、ネイティブバイナリモデル（2048次元および4096次元）は、それぞれ事後バイナリモデルを17%および25%上回り、インデックス作成において顕著な速度とメモリ上の利点を持っています。
ネイティブバイナリ埋め込みは事後二値化を上回る
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小規模な実験により、ネイティブバイナリ埋め込みモデルは浮動小数点モデルの事後二値化よりも優れた検索結果を実現することが示されました。SciFact Recall@10において、ネイティブバイナリモデル（2048次元および4096次元）は、それぞれ事後バイナリモデルを17%および25%上回り、インデックス作成において顕著な速度とメモリ上の利点を持っています。