#任务混合

研究提出 TASKMIXPGM 框架，用概率图模型优化监督微调任务配比

论文指出监督微调的任务混合常依赖均匀或按规模采样的简单启发式，忽视任务间交互。作者提出 TASKMIXPGM，将每个任务视为马尔可夫随机场节点，用一元势刻画任务效用、成对势建模任务间行为差异，从而学习连续任务混合。实验表明该固定混合在多个模型家族与训练预算下优于启发式方法。