[EN] Cappy:用小模型评分器超越和提升大型多任务语言模型
Google Research 提出轻量级预训练评分器 Cappy(基于 RoBERTa,仅 3.6 亿参数),通过为指令与候选响应生成正确性分数,可独立完成分类任务或作为辅助组件提升大型多任务语言模型性能,无需微调或反向传播,显著降低存储和计算需求,并兼容闭源模型。
Google Research 提出轻量级预训练评分器 Cappy(基于 RoBERTa,仅 3.6 亿参数),通过为指令与候选响应生成正确性分数,可独立完成分类任务或作为辅助组件提升大型多任务语言模型性能,无需微调或反向传播,显著降低存储和计算需求,并兼容闭源模型。