【AI Guide】AI面试攻略只用看这一篇就够了！力争做全网最全的AI面试攻略——大模型（二十七）多任务学习

多任务学习

多任务学习（Multi-task Learning, MTL）是一种学习策略，旨在通过同时训练多个相关任务，利用任务间的共享知识，从而提升模型的泛化能力和性能。多任务学习的核心思想是“共享表示”，通过多个任务的联合训练，学习一个能够同时适应多种任务的表示。

在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域，多任务学习被广泛应用，尤其是在预训练模型和迁移学习方面。以下是一些常见的多任务学习方法及其应用，特别是在NLP中的应用。

多任务学习中的共享表示

在多任务学习中，通常会有多个任务共享部分网络结构，目标是通过这些共享的表示来促进不同任务之间的知识迁移。在NLP中，一些常见的任务包括：文本分类、情感分析、机器翻译、命名实体识别（NER）、关系抽取。

这些任务可以共享同一部分网络层（例如Embedding层或Transformer层），但在任务的最终输出层有不同的任务专用网络。

共享表示的优点：

• 提高泛化能力：通过任务间的共享，模型能够更好地捕捉数据中的共性特征，避免过拟合。
• 提升训练效率