CoBa：大语言模型多任务微调的收敛平衡器

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%。