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多任务学习通常涉及联合优化一组任务的损失。一种简单的方法是直接最小化损失之和，但由于任务难度不同，任务的收敛速度会有所差异。这种简单训练方法通常效果不佳，因为模型可能最终对某些任务过拟合，而对其他任务欠拟合。在NAACL 2022工业轨道发表的一篇论文中，提出了一种改进多任务学习收敛效果的方法。该方法不强制所有任务保持相同收敛速度，而是让任务按自身节奏收敛。当某个任务收敛时，就切换为知识蒸馏损失，

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