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Deploying Multi-task Online Servers with Large Language Models

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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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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