摘要：在人工智能领域，多任务学习（MTL）因其能够同时学习多个相关任务而备受关注。如何准确衡量任务间的关联度并避免负迁移，一直是困扰研究者的难题。2025年5月27日发布在arXiv上的一篇预印本论文《Measuring Fine-Grained Relatedne

在人工智能领域，多任务学习（MTL）因其能够同时学习多个相关任务而备受关注。如何准确衡量任务间的关联度并避免负迁移，一直是困扰研究者的难题。2025年5月27日发布在arXiv上的一篇预印本论文《Measuring Fine-Grained Relatedness in Multitask Learning via Data Attribution》提出了一种创新性解决方案。

传统方法通常从整体任务层面衡量相关性，而这项研究将数据溯源技术引入多任务学习领域。数据溯源原本用于量化单个训练数据点对模型预测的影响，研究者将其扩展应用于MTL场景，提出了名为多任务影响函数（MTIF）的新方法。

MTIF的核心优势在于其细粒度特性。与传统的任务级相关度测量不同，MTIF能够在实例级别精确评估任务间的关联程度。这种方法适用于硬参数共享和软参数共享两种常见的多任务学习架构。

研究团队通过大量实验验证了MTIF的有效性。结果表明，该方法能够高效且准确地近似模型在数据子集上的训练表现。更重要的是，基于MTIF的数据选择策略显著提升了多任务学习模型的整体性能。

这项研究的突破性在于建立了数据溯源与多任务学习之间的新联系。MTIF不仅提供了一种高效的细粒度任务关联度测量工具，还为改善多任务学习模型提供了实用方案。对于面临负迁移问题的从业者来说，这项技术可能成为重要的解决方案。

在实际应用中，研究者可以借助MTIF识别出可能造成负迁移的数据点，从而优化训练集构成。这种数据选择策略已被证明能够持续提升模型表现，为多任务学习的实际部署扫清了重要障碍。

随着人工智能技术向更复杂场景拓展，多任务学习的重要性与日俱增。这项研究为解决MTL中的关键挑战提供了新思路，其应用前景值得期待。从医疗诊断到自动驾驶，精准衡量任务相关度的需求无处不在，MTIF可能成为推动这些领域发展的重要工具。

论文作者指出，未来工作将着重探索MTIF在更大规模模型和更复杂任务组合中的应用。如何将该方法与其他多任务学习优化技术相结合，也是值得深入研究的方向。对于关注多任务学习的研究者和工程师来说，这项技术值得持续关注。

来源：Doc.Odyssey奥师傅