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【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
- 多任务学习中的共享表示
- MTL（Multi-task Learning）与BERT的多任务学习
- MLM（Masked Language Model）
- SOP（Sentence Order Prediction）
- NSP（Next Sentence Prediction）
- 其他多任务学习方法
- 更多多任务学习中的任务
- Cloze（填空任务）
- Next Word Prediction（NWP）
- Sentence Classification（句子分类）
- 4. Masked Span Prediction（掩码区间预测）
- Denoising Autoencoding（去噪自编码器）
- Textual Entailment（文本蕴含）
- Multilingual Pretraining（多语言预训练）
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