IT 之家 3 月 17 日消息，據谷歌官方新聞稿，谷歌近日推出了一項名為 Cappy 的模型打分框架，該框架以 RoBERTa 語言模型為基礎，主要用于檢測模型輸出的內容，并為相關內容打分，之后相關分數將會作為參考基準讓模型學習，從而讓模型更聰明。
▲ 圖源 谷歌官方新聞稿（下同）
此外，Cappy 框架也可以作為大語言模型的 " 候選機制 "，該框架可以內置在模型中，并對模型預輸出的內容生成分數，并選擇分數最高的回應作為最終輸出，以提高大語言模型輸出內容的正確性。
研究人員提到，相對于業界其他方案，Cappy 框架的 RAM 用量更低，這是由于相關框架無需訪問模型參數，因此該框架也能夠兼容各種閉源大模型，包括僅支持通過 Web API 訪問的模型。
IT 之家從報告中得知，研究人員使用 PromptSource 的 11 項語言理解分類任務中測試 Cappy 框架，該框架雖然僅擁有 3.6 億參數，但報告顯示該框架的實際糾錯性能優于規模更大的 OPT-175B 和 OPT-IML-30B 模型，因此具有一定前瞻意義。
本文鏈接：谷歌推出 Cappy “打分”框架，可讓“AI 模型更聰明”http://www.sq15.cn/show-2-3848-0.html
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