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InterroGate: 学习共享、专精和修剪多任务学习的表示
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过使用新的Transformer架构和一组任务条件模块，实现了更有效的参数共享和减少任务之间数据不平衡的负面影响。在GLUE上，八任务模型超过了其他Adapter方法2.8％，24任务模型在使用MTL和单任务微调的模型上表现优异。在26个NLP任务中，单个多任务模型方法的较大变体取得了最先进的结果。
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关键要点
- 使用新的Transformer架构和条件注意机制促进权重共享。
- 实现了更有效的参数共享，缓解遗忘问题。
- 采用新的多任务数据采样策略，减少任务之间数据不平衡的负面影响。
- 在GLUE上，八任务模型超过其他Adapter方法2.8%。
- 24任务模型在MTL和单任务微调模型上表现优异。
- 单个多任务模型方法的较大变体在26个NLP任务中取得最先进的结果。
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