谷歌最新推出的Cappy模型打分框架以RoBERTa语言模型为基础，旨在提升模型输出内容的准确性和智能性。下面将详细介绍这一创新性框架的特点和应用。
基于RoBERTa语言模型的打分框架
Cappy框架采用了RoBERTa语言模型作为基础，通过检测模型输出的内容并为其打分，以此作为参考基准让模型学习，从而不断优化模型的性能和智能水平。
提升大语言模型输出准确性的“候选机制”
除了作为打分框架，Cappy还可以作为大语言模型的“候选机制”。它内置在模型中，对模型预输出的内容生成分数，并选择分数最高的回应作为最终输出，从而提高了大语言模型输出内容的正确性和质量。
低RAM用量，兼容各种闭源大模型
与其他方案相比，Cappy框架的RAM用量更低，因为它无需访问模型参数。这使得Cappy框架能够兼容各种闭源大模型，包括仅支持通过Web API访问的模型，为模型应用提供了更大的灵活性和可扩展性。
实际纠错性能优越
研究人员在使用PromptSource的11项语言理解分类任务中对Cappy框架进行了测试，尽管该框架仅拥有3.6亿参数，但实际纠错性能优于规模更大的OPT-175B和OPT-IML-30B模型，展现出了其在未来发展中的潜力和前瞻性。
谷歌Cappy模型打分框架的推出将进一步推动大语言模型领域的发展，为模型的智能化提供了新的思路和方法。
