ModaHub魔搭社区测评GPTCache
为评估 GPTCache 的性能，我们选取了一个数据集，其中包含三种句子对：语义相同的正样本、语义相关但不完全相同的负样本、语义完全不相关的中间样本。
MODAHUB让AI模型应用落地更简单
实验 1
为了确定基线（baseline），我们先将 30,000 个正样本的键存入缓存中。接下来，我们随机选择 1,000 个样本，并使用对应的另 1,000 条句子（句子对中的另一个句子）作为查询语句。
以下是我们获得的结果：
我们发现，将 GPTCache 的相似性阈值设置为 0.7 可以较好地平衡命中率和负相关比率。因此，所有后续测试中都会应用这个设置。
用 ChatGPT 生成的相似度分数来确定缓存的结果是否与查询问题相关。将正样本阈值设置为 0.6，使用以下 prompt 生成相似度分数：
本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！