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Deploying Multi-task Online Servers with Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种三阶段多任务学习框架，以提高大语言模型在处理多个在线任务时的效率。该框架通过任务筛选、微调高资源任务和全任务微调，显著降低了高达90.9%的资源开销，同时保持了模型性能。
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关键要点
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本研究提出了一种三阶段多任务学习框架，以提高大语言模型的效率。
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该框架包括任务筛选、高资源任务的微调和全任务的微调。
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实验结果表明，该方法在保持模型性能的同时，可以减少高达90.9%的资源开销。
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传统方法通常为每个任务单独开发网络，导致开发和扩展成本过高。
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