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谷歌AI推出新型评分器Cappy：多任务语言模型性能提升攻略
谷歌研究人员最新引入的Cappy模型旨在提升大型多任务语言模型的性能，以解决高昂的计算资源成本和训练效率低下的问题。
为什么多任务法学硕士面临挑战？
目前广泛使用的多任务法学硕士如T0、FLAN和OPT-IML等由于规模庞大和硬件需求高昂，在应用于下游任务时面临挑战。
Cappy如何提高性能和效率？
Cappy基于RoBERTa架构，通过顶部的线性层进行回归，利用多样化的数据集进行预训练，确保覆盖各种任务类型。
如何应用Cappy模型？
Cappy引入了候选者选择机制，可独立运行于分类任务，也可作为生成任务的辅助组件，提升多任务LLM的解码。
通过引入Cappy模型，研究人员成功解决了大型语言模型在多任务场景中的挑战，展现了其在各种任务上的优越性能和参数效率，同时也突出了简化大型语言模型在实际应用中的潜力。
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