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CoBa: A Convergence Balancer for Multi-Task Fine-Tuning of 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

本文介绍了CoBa方法，通过动态调整任务权重，解决大语言模型多任务学习中的计算密集和任务收敛不均衡问题。实验表明，该方法不仅改善了任务平衡，还提升了模型性能，最高可达13%。

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标签

CoBa方法 models 任务权重 多任务学习 模型性能 计算开销
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