[EN] Cappy：小型评分器超越并提升大型多任务语言模型
谷歌研究团队提出了一种名为 Cappy 的轻量级预训练评分器，基于仅3.6亿参数的RoBERTa，通过为指令和候选响应生成0到1的正确性评分，在分类任务中可独立运行或辅助大型多任务语言模型，无需微调或访问模型参数即可高效适配下游任务，显著降低了计算和存储成本。
多任务语言模型
[EN] Cappy：轻量评分器超越并增强大型多任务语言模型
Google Research 提出 Cappy，一个基于 RoBERTa 的 3.6 亿参数轻量预训练评分器，能够在不微调大型语言模型的情况下，通过输入指令与候选响应输出正确性评分，极大降低了计算和存储成本。
[EN] Cappy：轻量级评分器超越并增强大规模多任务语言模型
谷歌研究团队提出Cappy，一个仅有3.6亿参数的轻量级预训练评分器，能够独立执行分类任务或辅助大型多任务语言模型提升性能，无需微调或访问模型参数，显著降低计算和存储成本。