CSS站长资源(ChinaZ.com) 3月19日 消息:在最新的谷歌研究论文中，谷歌研究人员引入了一种名为Cappy的推出预训练评分器模型，旨在增强和超越大型多任务语言模型的新型型性性能。这项研究旨在解决大型语言模型（LLM）所面临的评分挑战，其中包括高昂的助力计算资源成本和效率低下的训练和推理过程。

目前，多任多任务法学硕士如T0、言模FLAN和OPT-IML等被广泛应用于各种自然语言处理任务，谷歌并在统一的推出指令跟踪框架下进行训练。然而，新型型性这些模型由于巨大的评分规模和硬件要求，使得它们在适应下游应用程序时面临着挑战。助力为了应对这些挑战，多任Cappy被引入作为一种轻量级的言模预训练评分器，旨在提高多任务法学硕士的谷歌性能和效率。

Cappy的架构基于RoBERTa，顶部有一个用于回归的线性层，利用多样化的数据集集合进行预训练，确保覆盖广泛的任务类型。研究人员还提出了一种数据构建方法，以满足预训练数据中标签多样性的需求，并生成一个大型有效的回归预训练数据集。Cappy的应用程序涉及一种候选者选择机制，可独立运行于分类任务，也可作为生成任务的辅助组件，增强现有多任务LLM的解码。

通过引入轻量级预训练评分器Cappy，这项研究解决了在多任务场景中有效利用大型语言模型的挑战，展示了其在各种任务上的参数效率和性能的优越性，同时强调了在实际应用中简化大型语言模型采用的潜力。

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