多任务学习 (MTL) 涉及训练模型以同时执行多个相关任务，跨任务共享知识。例如，网络可以通过在初始层中共享参数来学习情感分析和文本分类，同时在输出中指定任务特定的头部。
MTL提高了数据效率，减少了过拟合，并利用了来自相关任务的补充信息。像硬参数共享 (公共骨干层) 和软参数共享 (任务特定层) 这样的技术平衡了共享和任务特定的学习。
应用包括自动驾驶 (例如，检测车道和物体) 和NLP (例如，问题回答和情感分析)。任务加权和损失平衡确保所有任务有效地促进模型性能。
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Llm中的位置嵌入对序列中每个标记的位置进行编码，使模型能够理解单词顺序。转换器并行而不是顺序地处理令牌，因此它们需要位置信息来区分不同上下文中的相同单词。例如，在 “猫追老鼠” 中，位置嵌入帮助模型理解 “猫” 、 “被追” 和 “老鼠”