Deploying Multi-task Online Server with Large Language Model

📄 arXiv: 2411.03644v2 📥 PDF

作者: Yincen Qu, Chao Ma, Xiangying Dai, Hui Zhou, Yiting Wu, Hengyue Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-06 (更新: 2024-11-07)

备注: Accepted by COLING 2025 Industry Track

💡 一句话要点

提出三阶段多任务学习框架，在降低90.9%开销的同时，性能与单任务模型相当。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多任务学习 大型语言模型 在线服务 任务过滤 微调

📋 核心要点

  1. 传统方法为每个在线任务单独训练模型，导致成本高昂，尤其是在大型语言模型应用中。
  2. 论文提出三阶段多任务学习框架，通过任务过滤和分阶段微调，提升多任务学习效果。
  3. 实验表明，该方法在性能与单任务模型相当的同时，显著降低了模型部署和维护的开销。

📝 摘要（中文）

在工业界，大量任务被部署到线上。传统方法通常为每个任务单独训练网络，导致开发和扩展模型的成本过高，尤其是在大型语言模型的背景下。虽然多任务方法可以通过参数共享来节省成本，但它们在实际应用中通常难以超越单任务方法的性能。为了应对这些挑战，我们提出了一种用于大型语言模型的三阶段多任务学习框架，包括任务过滤、对高资源任务进行微调，以及最后对所有任务进行微调。我们在单任务和多任务设置中进行了全面的实验。在不同的基准测试中，我们的方法表明，它能够在降低高达90.9%的开销的同时，实现与单任务方法相当的性能。

🔬 方法详解

问题定义：当前工业界在线部署大量任务时，通常采用单任务模型，这导致了巨大的开发和维护成本，尤其是在大型语言模型背景下。多任务学习虽然能通过参数共享降低成本，但往往难以达到单任务模型的性能水平，存在性能瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是通过一个精心设计的三阶段训练流程，充分利用不同任务之间的关联性，同时避免负迁移，从而在保证性能的前提下，显著降低模型部署和维护的成本。该方法旨在平衡多任务学习的效率和单任务学习的性能。

技术框架：该框架包含三个主要阶段：1) 任务过滤：根据任务的相关性和资源丰富程度，筛选出适合进行多任务学习的任务。2) 高资源任务微调：利用资源丰富的任务对模型进行预训练或微调，使其具备一定的通用能力。3) 所有任务微调：在所有任务上进行联合微调，使模型适应各个特定任务。

关键创新：该方法的关键创新在于三阶段训练流程的设计，它能够有效地解决多任务学习中的负迁移问题，并充分利用不同任务之间的互补信息。任务过滤阶段可以避免引入不相关的任务，高资源任务微调阶段可以提升模型的泛化能力，而所有任务微调阶段则可以使模型更好地适应各个特定任务。

关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。但可以推测，损失函数可能采用加权损失或动态任务权重调整策略，以平衡不同任务之间的学习进度。网络结构可能基于Transformer架构，并采用共享编码器和特定任务解码器的设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个基准测试中取得了与单任务模型相当的性能，同时将模型部署和维护的开销降低了高达90.9%。这一显著的成本降低使得大规模多任务在线服务成为可能，具有重要的实际意义。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要同时处理多个相关任务的在线服务场景，例如智能客服、内容推荐、信息检索等。通过降低模型部署和维护的成本，该方法能够帮助企业更高效地利用大型语言模型，提升服务质量和用户体验，并加速AI技术的落地应用。

📄 摘要（原文）

In the industry, numerous tasks are deployed online. Traditional approaches often tackle each task separately by its own network, which leads to excessive costs for developing and scaling models, especially in the context of large language models. Although multi-task methods can save costs through parameter sharing, they often struggle to outperform single-task methods in real-world applications. To tackle these challenges, we present a three-stage multi-task learning framework for large language models. It involves task filtering, followed by fine-tuning on high-resource tasks, and finally fine-tuning on all tasks. We conducted comprehensive experiments in single-task and multi-task settings. Our approach, exemplified on different benchmarks, demonstrates that it is able to achieve performance comparable to the single-task method while reducing up to 90.9\% of its overhead.