多任务学习？在机器学习的世界里，多任务学习（MTL）是一股不断发展的潮流，它通过巧妙地整合多个任务，实现了模型性能的显著提升。MTL的核心在于任务间的协同学习，以及对模型结构和训练策略的优化设计。定义与特性 多任务学习的核心是任务间的相互促进，通过共享部分模型结构，实现正则化效果，提升整体性能。那么，多任务学习？一起来了解一下吧。

大模型是什么？

ReSMARTO是由美国南加州大学药学院梁京教授实验室研发的系列天然植物成分膳食营养补充剂。

ReSMARTO 1 ,对青少年、中老年人，常见的脑神经亚健康状态，认知下降、睡眠障碍、记忆力减退、抑郁焦虑有改善作用

ReSMARTO 3 ,对儿童的抽动、癫痫、语言障碍、社交障碍、睡眠质量差、入睡困难，易夜醒、情绪障碍，易兴奋，易哭泣，易冲动，专注力差，认知能力差，学习困难，依赖电子产品有改善作用。

原理：

梁京院士团队通过对多种天然植物黄酮的研究和筛选，发现了一组天然小分子黄酮化合物可对GABA抑制神经受体实现正向调节的作用。

通过临床实验表明：

其核心成分可以修复线粒体、显著提高大脑细胞中ATP数量和导向/支撑蛋白的表达，从而提高抑制神经受体的表达和稳定性，以恢复神经信号的传导。

bart英语是什么意思？

Model-Agnostic Counterfactual Reasoning for Eliminating Popularity Bias in Recommender System

为消除流行度偏差在训练模型时的影响，并且解决IPS方法很难调试、方差较大的问题。作者利用因果图，把流行度偏差归结为物品对用户反馈（评分）的直接因果影响（Natural Direct Effect)，而把用户对物品的偏好归结为用户对物品反馈（评分）的间接因果影响（Total Indirect Effect），这两部分共同组成了观测到的全部因果效应（Total Effect），在预估阶段应该利用后者对物品进行排序、推荐。然而，TIE（Total Indirect Effect）是潜在的因果效应，需要利用反事实的方法解析出来。因此，作者利用多任务学习的方法，同时估计TE、NDE，最终得到TIE。

通常推荐模型的目标是学习打分函数来预估用户对物品的偏好，并利用这个估计值排序物品，推荐相关性较高的。当前推荐模型学习的思路通常是拟合观测数据，受到流行度偏差的影响，模型会造成马太效应的加剧。IPS方法可以解决偏差问题，但是准确的估计propensity score是非常困难的。

ReSMARTO是什么？

背景与挑战

面对MMOE在测试集AUC上未能显现显著提升的现实，我们致力于对其优化升级，以突破现有限制。PLE，即Progressive Layered Extraction，作为多任务学习的新颖框架，被视为MMOE的进阶版本，其理论依据可参考这篇论文：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3383313.3412236

多任务学习的困境

当前，多任务学习面临着两大问题：一是“跷跷板效应”，即单个任务的优化可能以牺牲其他任务为代价；二是“负迁移”，任务间的潜在相关性可能导致不良影响。

PLE的创新与改进

作为MMOE的升级，PLE在模型设计上独具匠心。首先，它摒弃了MMOE中所有任务共享所有Expert的单一模式，引入了私有Expert，每个任务都有专属的学习路径，如Figure 4所示。其次，PLE还考虑了Expert之间的交互，通过Multi-level Extraction Networks结构，如Figure 5所示，进一步提升模型的灵活性。

实践与结果

在实际应用中，我针对CTR和CTCVR这两个目标任务，使用PLE模型（私有Expert采用AutoInt，公有Expert采用3个DNN层）与ESMM进行了对比。

多任务学习框架优点是什么

提高模型效果、数据效率等。

1、提高模型效果：多任务学习可以利用任务之间的相互关系和共享信息，从而提高模型的整体性能。通过在多个任务上进行训练，模型可以学习到更丰富的特征表示，从而提升对各个任务的准确性和泛化能力。

2、数据效率：多任务学习可以共享数据，充分利用已有的标注数据来训练多个任务。这对于数据稀缺的任务尤为重要，可以通过共享数据来提升模型性能，避免单独训练每个任务所需的大量标注数据。

机器学习技术：多任务学习综述！

BART英语是什么意思？

BART英语指的是一种自然语言处理技术，该技术主要用于文本摘要、文本分类、问答系统和机器翻译等自然语言处理领域。BART英语是OpenAI在2019年所发布的模型，它是以Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）为基础上进行的改进和扩展，具有更加优秀的预测和自然语言理解能力。

BART英语处理文本时，能够理解上下文中的语义和关系，从而提高了文本生成和实现根据文本生成对话的功能。另外，BART英语利用多任务学习，使得它在不同的自然语言处理任务中表现出色。除此之外，BART具有较高的模型容量，是近年来最先进的神经文本生成模型之一。

BART英语作为自然语言处理领域的一个重要技术，将会在未来得到更加广泛的应用。由于其出色的文本生成能力和理解能力，可以应用于文本摘要、机器翻译、问题回答等领域。除此之外，它还可以被应用到其他领域，如智能客服、智能语音系统等等。在未来，我们可以预见到BART英语会成为自然语言处理领域不可或缺的技术之一。

以上就是多任务学习的全部内容，1、提高模型效果：多任务学习可以利用任务之间的相互关系和共享信息，从而提高模型的整体性能。通过在多个任务上进行训练，模型可以学习到更丰富的特征表示，从而提升对各个任务的准确性和泛化能力。2、数据效率：多任务学习可以共享数据，充分利用已有的标注数据来训练多个任务。这对于数据稀缺的任务尤为重要，内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。