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Cappy是一種新型方法,旨在提高大型多工語言模型的效能和效率。它是一個輕量級的預訓練評分器,基於RoBERTa,僅有3.6億個引數。Cappy可獨立解決分類任務,或作為輔助元件提升語言模型效能。在下游任務中微調Cappy,可有效整合監督資訊,提高模型表現,且不需要反向傳播到語言模型引數,降低了記憶體需求。Cappy適用於開源和封閉原始碼的語言模型,是一種高效的模型微調方法。
需求人群：
"Cappy可用於提高大型語言模型在各種自然語言處理任務上的效能,如問答、情感分析、總結等。它尤其適合那些無法簡潔地用指令定義、需要個性化或複雜任務的場景。"
使用場景示例：
在客戶服務機器人中使用Cappy提升對話質量
將Cappy與搜尋引擎結合,改進查詢結果的相關性
利用Cappy為內容摘要、文字生成等任務最佳化大型語言模型輸出
產品特色：
獨立解決分類任務
作為輔助元件提升語言模型效能
在下游任務中進行微調以整合監督資訊
適用於開源和封閉原始碼的語言模型
降低模型微調記憶體需求