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%。

UniGen 是一种集成生成式检索和问答功能的模型，通过共享编码器和两个解码器提升性能。研究表明，UniGen 在 MS MARCO 和 NQ 数据集上表现优越。UniDU 框架通过动态调整任务权重实现知识共享，展现出广泛应用潜力。