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SimHash
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开发者通过语义缓存和速率限制削减 LLM Token 成本
开发者正在实施缓存策略，以在免费套餐的大型语言模型 (LLM) 端点上降低成本并提高效率。一种方法是 SimHash，它使用哈希算法来识别语义上相似的提示，即使措辞略有不同也能实现缓存命中。另一种方法涉及令牌桶系统，用于管理请求速率并防止超出 API 限制，从而确保更顺畅的运行并避免错误。第三种策略是语义缓存，它将提示转换为嵌入，并比较它们的距离以找到相似的含义，从而重用已存储的响应并节省昂贵的 LLM 调用。
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H3D基准测试评估用于文档去重的无监督文本哈希
一项名为H3D的新基准测试已被开发出来，用于评估细粒度文档去重的无监督文本哈希方法，特别是针对科学文档。该基准测试将MinHash和SimHash等传统的非学习方法与利用BGE嵌入的语义敏感方法进行了比较。H3D根据排名质量、效率和鲁棒性评估各种方法，揭示了用于近重复文档的词汇/结构指纹与用于内容重写的语义表示之间的权衡，而后者会产生更高的计算成本。