Cappy: 小さなスコアラーが大規模なマルチタスク言語モデルを強化

この記事は、Google Researchからのもので、FLANやOPT-IMLのような大規模なマルチタスク言語モデル（LLM）の性能を向上させるために設計された小さなスコアラーであるCappyを紹介しています。この記事では、高い計算コストやメモリ要件など、これらの大規模モデルの運用に伴う課題を強調しています。Cappyは、これらのLLMの出力を評価および改良するためのより効率的な方法を提供することで、これらの課題に対処することを目指しています。命令追跡とタスクごとの一般化に焦点を当てることは、NLP機能を向上させるために重要です。Cappyのアーキテクチャとパフォーマンス指標に関する詳細があれば、記事が強化されます。

• •マルチタスクLLMは、命令と応答のペアでトレーニングされます。
• •これらのモデルは、タスクごとの一般化能力を示します。
• •大規模なLLMの運用は計算コストが高くなります。