大模型多任务微调技术实现与实践

大模型多任务微调，从业者说出大实话：不是所有任务都能“一锅炖”，但科学组合可提效30%+核心结论：多任务微调（MTL）在大模型落地中并非万能方案，但合理筛选任务组合、控制任务间冲突、采用动态权重机制，可使训练效率提升25%~40%，推理延迟仅增加5%~8%，远优于重复单任务微调，关键不在“多”，而在“适配”与……