用小记分器

我们推出了，一种小型预训练评分器模型，它增强并超越了大型多任务语言模型的性能。我们评估了这个预训练评分器在和各种复杂任务中的有效性。大型语言模型 (LLM) 的进步催生了一种新范式，将各种自然语言处理 (NLP) 任务统一在指令跟踪框架内。这种范例以最近的多任务法学硕士为例，例如。首先，收集多任务数据，每个任务遵循特定于任务的模板，其中每个标记的示例被转换为一条指令（例如，“将概念放在一起形成一个句子：滑雪，山，滑雪者”）与相应的响应（例如，“滑雪者滑雪下山”）。这些指令-响应对用于训练 LLM，从而产生以指令作为输入并生成响应的条件生成模型。此外，多任务 LLM 具有。

表现出卓越黎巴嫩电报吗数据库的任务方面的泛化能力，因为他们可以通过理解和解决全新的指令来解决看不见的任务。的指令跟踪预训练演示。这种范式下的预训练任务可以提高未见过的任务的性能。由于仅使用指令理解和解决各种任务的复杂性，多任务的大小通常从数十亿个参数到数千亿个参数。因此，操作如此庞大的模型带来了巨大的挑战，因为它们需要相当大的计算能力，并对 GPU 和 TPU 的内存容量提出了很高的要求，使得它们的训练和推理成本高昂且效率低下。需要大量存储来为每个下游任务维护唯一的 LLM 副本。此外，最强大的多任务是闭源的，这使得它们不可能被改编。然而，在实际应用中，利用单个多任务LLM以零样本的方式管理所有可以想象的任务仍然很困难，特别是在处理复杂任务、个性化任务以及无法使用指令简洁定义的任务时。另一方面，如果不结合丰富的先验知识，下游训练数据的大小通常不足以很好地训练模型。因此，长期以来人们一直希望使法学硕士能够接受下游监督，同时绕过存储、内存和访问问题。

某些参数高效的调整策略（包括即时调整和适配器）大大减少了存储需求，但它们仍然在调整过程中通参数执行反向传播，从而保持较高的内存需求。此外，一些上下文学习技术通过将有限数量的监督示例集成到指令中来规避参数调整。然而，这些技术受到模型最大输入长度的限制，仅允许少量样本来指导任务解决。在上发表的“ Cappy：使用小型评分器超越并提升大型多任务 LM ”中，我们提出了一种提高多任务 LLM 性能和效率的新方法。我们引入了一种轻量级预训练评分器参数。 Cappy 将指令和候选响应作为输入，并产生 0 到 1 之间的分数，指示响应相对于指令的估计正确性。可以独立执行分类任务，也可以作为法学硕士的辅助组件，提高其性能。此外，Cappy 可以有效地实现下游监督，无需任何微调，从而避免了通过 LLM 参数进行反向传播的需要，并减少了内存需求。最后，Cappy 的适配不需要访问 LLM 参数，因为它与闭源多任务 LLM 兼容，例如那些只能通过访问的参数。摩羯英雄 Cappy 将指令和响应对作为输入，并输出 0 到 1 之间的分数，表示对指令响应正确性的估计。预训练我们从相同的数据集集合开始，其中包括来个不同的数据集，用于训练T0。

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ditikhatun11 napisał:

我们推出了，一种小型预训练评分器模型，它增强并超越了大型多任务语言模型的性能。我们评估了这个预训练评分器在和各种复杂任务中的有效性。大型语言模型 (LLM) 的进步催生了一种新范式，将各种自然语言处理 (NLP) 任务统一在指令跟踪框架内。这种范例以最近的多任务法学硕士为例，例如。首先，收集多任务数据，每个任务遵循特定于任务的模板，其中每个标记的示例被转换为一条指令（例如，“将概念放在一起形成一个句子：滑雪，山，滑雪者”）与相应的响应（例如，“滑雪者滑雪下山”）。这些指令-响应对用于训练 LLM，从而产生以指令作为输入并生成响应的条件生成模型。此外，多任务 LLM 具有。

表现出卓越黎巴嫩电报吗数据库的任务方面的泛化能力，因为他们可以通过理解和解决全新的指令来解决看不见的任务。的指令跟踪预训练演示。这种范式下的预训练任务可以提高未见过的任务的性能。由于仅使用指令理解和解决各种任务的复杂性，多任务的大小通常从数十亿个参数到数千亿个参数。因此，操作如此庞大的模型带来了巨大的挑战，因为它们需要相当大的计算能力，并对 GPU 和 TPU 的内存容量提出了很高的要求，使得它们的训练和推理成本高昂且效率低下。需要大量存储来为每个下游任务维护唯一的 LLM 副本。此外，最强大的多任务是闭源的，这使得它们不可能被改编。然而，在实际应用中，利用单个多任务LLM以零样本的方式管理所有可以想象的任务仍然很困难，特别是在处理复杂任务、个性化任务以及无法使用指令简洁定义的任务时。另一方面，如果不结合丰富的先验知识，下游训练数据的大小通常不足以很好地训练模型。因此，长期以来人们一直希望使法学硕士能够接受下游监督，同时绕过存储、内存和访问问题。

某些参数高效的调整策略（包括即时调整和适配器）大大减少了存储需求，但它们仍然在调整过程中通参数执行反向传播，从而保持较高的内存需求。此外，一些上下文学习技术通过将有限数量的监督示例集成到指令中来规避参数调整。然而，这些技术受到模型最大输入长度的限制，仅允许少量样本来指导任务解决。在上发表的“ Cappy：使用小型评分器超越并提升大型多任务 LM ”中，我们提出了一种提高多任务 LLM 性能和效率的新方法。我们引入了一种轻量级预训练评分器参数。 Cappy 将指令和候选响应作为输入，并产生 0 到 1 之间的分数，指示响应相对于指令的估计正确性。可以独立执行分类任务，也可以作为法学硕士的辅助组件，提高其性能。此外，Cappy 可以有效地实现下游监督，无需任何微调，从而避免了通过 LLM 参数进行反向传播的需要，并减少了内存需求。最后，Cappy 的适配不需要访问 LLM 参数，因为它与闭源多任务 LLM 兼容，例如那些只能通过访问的参数。摩羯英雄 Cappy 将指令和响应对作为输入，并输出 0 到 1 之间的分数，表示对指令响应正确性的估计。预训练我们从相同的数据集集合开始，其中包括来个不同的数据集，用于训练T0。

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