Optimizing Multi-Task Learning for Enhanced Performance in Large Language Models

📄 arXiv: 2412.06249v1 📥 PDF

作者: Zhen Qi, Jiajing Chen, Shuo Wang, Bingying Liu, Hongye Zheng, Chihang Wang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-12-09

💡 一句话要点

提出基于GPT-4的多任务学习框架，提升文本分类与摘要生成性能

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

关键词: 多任务学习 大语言模型 GPT-4 文本分类 自动摘要

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在多任务处理中存在任务间干扰和资源分配不均的问题，限制了模型性能。
  2. 设计共享特征提取器和任务特定模块的多任务学习框架，实现知识共享和任务优化。
  3. 实验结果表明，该模型在文本分类和摘要生成任务上优于其他模型，提升了泛化能力。

📝 摘要（中文）

本研究旨在探索基于GPT-4的大语言模型在多任务学习框架下的性能提升方法，并针对文本分类和自动摘要生成两个任务进行了实验。通过共享特征提取器和任务特定模块的组合设计，实现了同一模型中多个任务的知识共享和优化。实验使用GLUE数据集的多个子任务，将多任务模型的性能与单任务GPT-4、多任务GPT-3、BERT基础模型以及经典的带有Attention机制的Bi-LSTM模型进行了比较。结果表明，所提出的多任务学习模型在文本分类准确率和摘要生成的ROUGE值方面均优于其他对比模型，证明了多任务学习在提高模型泛化能力和任务间协同学习方面的优势。该模型在训练过程中保持了稳定的损失收敛速度，表现出良好的学习效率和对测试集的适应性。本研究验证了多任务学习框架在大语言模型中的适用性，尤其是在提高模型平衡不同任务能力方面。未来，随着大语言模型与多模态数据的结合以及动态任务调整技术的应用，基于多任务学习的框架有望在跨领域的实际应用中发挥更大的作用，并为通用人工智能的发展提供新的思路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在多任务学习中，如何有效利用共享知识并避免任务间的负面干扰，从而提升模型在多个任务上的综合性能。现有方法，如单任务微调，无法充分利用任务间的关联性，而直接的多任务学习可能导致模型在某些任务上表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多任务学习框架，该框架包含一个共享的特征提取器和一个或多个任务特定的模块。共享特征提取器负责学习所有任务共有的知识表示，而任务特定模块则负责处理每个任务的独特信息。通过这种方式，模型可以同时学习多个任务，并利用任务间的关联性来提高泛化能力。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：1) 共享特征提取器：通常是一个预训练的大语言模型（如GPT-4）的若干层，用于提取输入文本的通用特征表示。2) 任务特定模块：针对每个任务设计的独立模块，例如，文本分类任务使用全连接层进行分类，摘要生成任务使用序列到序列模型进行解码。3) 损失函数：每个任务都有一个独立的损失函数，总损失是所有任务损失的加权和。

关键创新：该研究的关键创新在于将多任务学习框架应用于基于GPT-4的大语言模型，并验证了其在文本分类和摘要生成任务上的有效性。与传统的单任务微调方法相比，该方法能够更好地利用任务间的关联性，提高模型的泛化能力。

关键设计：关键设计包括：1) 共享特征提取器的选择：选择GPT-4作为共享特征提取器，利用其强大的预训练知识。2) 任务特定模块的设计：针对不同任务设计合适的模块，例如，文本分类任务使用简单的全连接层，摘要生成任务使用Transformer解码器。3) 损失函数的加权：通过调整每个任务损失的权重，平衡不同任务的学习进度。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的多任务学习模型在GLUE数据集的多个文本分类子任务上取得了优于单任务GPT-4、多任务GPT-3、BERT和Bi-LSTM+Attention模型的性能。在摘要生成任务上，该模型也取得了更高的ROUGE值，表明其在生成质量方面具有优势。此外，该模型在训练过程中表现出稳定的损失收敛速度，证明了其良好的学习效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要同时处理多个自然语言处理任务的场景，例如智能客服、内容创作平台和信息检索系统。通过多任务学习，可以提高模型的效率和性能，降低开发和维护成本。未来，该方法还可以扩展到多模态数据处理，例如同时处理文本和图像信息，从而实现更强大的通用人工智能。

📄 摘要（原文）

This study aims to explore the performance improvement method of large language models based on GPT-4 under the multi-task learning framework and conducts experiments on two tasks: text classification and automatic summary generation. Through the combined design of shared feature extractors and task-specific modules, we achieve knowledge-sharing and optimization of multiple tasks in the same model. The experiment uses multiple subtasks of the GLUE dataset to compare the performance of the multi-task model with the single-task GPT-4, the multi-task version of GPT-3, the BERT basic model, and the classic Bi-LSTM with Attention model. The results show that the proposed multi-task learning model outperforms other comparison models in terms of text classification accuracy and ROUGE value of summary generation, demonstrating the advantages of multi-task learning in improving model generalization ability and collaborative learning between tasks. The model maintains a stable loss convergence rate during training, showing good learning efficiency and adaptability to the test set. This study verifies the applicability of the multi-task learning framework in large language models, especially in improving the model's ability to balance different tasks. In the future, with the combination of large language models and multimodal data and the application of dynamic task adjustment technology, the framework based on multi-task learning is expected to play a greater role in practical applications across fields and provide new ideas for the development of general artificial intelligence.