在最新的研究论文中，谷歌研究人员引入了一种名为Cappy的预训练评分器模型，旨在增强和超越大型多任务语言模型的性能。这项研究旨在解决大型语言模型（LLM）所面临的挑战，其中包括高昂的计算资源成本和效率低下的训练和推理过程。
目前，多任务法学硕士如T0、FLAN和OPT-IML等被广泛应用于各种自然语言处理任务，并在统一的指令跟踪框架下进行训练。然而，这些模型由于巨大的规模和硬件要求，使得它们在适应下游应用程序时面临着挑战。为了应对这些挑战，Cappy被引入作为一种轻量级的预训练评分器，旨在提高多任务法学硕士的性能和效率。
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。