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Single-Input Multi-Output Model Merging: Leveraging Foundation Models for Dense Multi-Task Learning

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内容提要

本研究提出了两种有效的方法，以解决多任务场景下模型合并性能下降的问题。实验结果表明，这些方法在样本数量和训练步数上优于传统多任务学习，显著提升了模型性能。

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标签

model 多任务学习 实验结果 性能提升 方法 模型合并
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