在大语言模型的多任务或多数据源联合训练场景中，数据异质性是一个关键挑战，通常体现在以下几个已被学术研究深入探讨的层面：
- 输入分布异质性：不同任务或数据集的文本在风格、长度、结构上存在显著差异。
- 目标函数异质性：不同任务对应的损失函数形式、优化难度各不相同，例如生成任务与分类任务。
- 数据规模不均衡：大规模任务在训练中主导梯度更新，导致小规模任务的效果被淹没。
- 梯度冲突与负迁移：不同任务在模型的共享参数空间中产生相互干扰，导致整体性能下降。
这些问题本质上是一个多目标优化冲突问题。以下梳理了从不同层面应对该问题的主流技术范式。
1. 数据层策略：动态采样与任务权重自适应
代表工作：分层平衡优化
相关研究明确指出，多任务训练中的核心矛盾源于跨任务数据异质性与规模不平衡。其核心思想是：
- 在任务级别动态调整不同数据集的采样概率。
- 在样本级别根据训练状态重新分配权重。
- 通过双层优化机制，防止某些任务长期主导训练过程。
该方法的关键在于不假设任务同分布，而是将数据异质性显式建模为优化目标的一部分，从而实现更均衡的训练。
2. 模型结构层策略：降低任务间参数干扰
代表工作：显式任务路由
实证研究表明，全参数共享是导致负迁移的主要因素，而数据异质性会放大共享空间中的梯度冲突。提出的解决方案包括：
- 将模型拆分为共享模块与任务路由模块。
- 不同任务通过显式的路由机制，选择激活不同的参数子路径。
- 在保持部分参数共享的前提下，实现任务间的“软隔离”。
结论是，在模型结构层面进行设计，能有效缓解由数据异质性带来的性能退化。
3. 表示学习层策略：共享与任务特异表示解耦
代表工作：异构多任务学习的双编码器框架
该范式明确提出，在异质任务场景下，强制所有任务共享同一表示空间会损害模型泛化能力。其解决方案是：
- 构建并行的任务共享编码器和任务特定编码器。
- 前者保留跨任务的共性知识。
- 后者建模任务维度的特异性差异。
这种结构特别适用于任务形式差异大、目标分布不一致的LLM微调场景。
4. 参数高效微调策略：走向专家化而非完全共享
代表工作：混合LoRA
该研究观点明确：即使使用参数高效的LoRA进行多任务训练，共享同一套适配器权重仍会引入干扰。其改进方式是：
- 为不同任务分配独立的低秩适配模块。
- 通过门控或混合机制，在推理时动态组合这些专家模块。
这本质上是以参数高效的方式引入了任务条件化的适配，被证明在异质任务集合上显著优于单一的共享LoRA策略。
5. 优化层策略：显式建模与调和梯度冲突
此类方法源于经典的多任务学习理论，并已应用于LLM训练，核心思想是承认不同任务的损失不可直接简单相加。常见技术包括：
- GradNorm：动态对任务损失进行归一化。
- PCGrad：投影冲突的梯度方向。
- Uncertainty-weighted Loss：根据任务不确定性自动调整损失权重。
其共同目标是通过在优化过程中动态调整梯度或损失权重，避免某一任务过度主导整个模型的更新方向，这对于掌握多任务学习的内在机制很有帮助。
总结
应对LLM多任务训练中的数据异质性，可根据具体问题场景选择不同层面的策略：
- 数据规模与分布不均衡 → 采用动态采样或分层平衡优化。
- 梯度冲突严重 → 引入任务路由或使用PCGrad等梯度调和算法。
- 表示空间冲突 → 采用双编码器框架进行表示解耦。
- 参数共享导致负迁移 → 使用混合LoRA等专家化参数高效微调方法。
将这些策略融入具体的技术实践中，能更系统性地提升多任务模型的整体性能与鲁棒性。 | 
发表于 16 小时前
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