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在 LLM 的多任务或多数据源联合训练（multi-task / multi-dataset training）中，数据异质性通常体现在以下几个已被论文明确讨论的层面：

1. 输入分布异质性不同任务或数据集的文本风格、长度、结构差异明显。
2. 目标函数异质性不同任务对应的 loss 形式、优化难度不同（如生成、分类、推理）。
3. 数据规模不均衡大规模任务主导梯度，小任务被淹没（task dominance）。
4. 梯度冲突与负迁移不同任务在共享参数空间中产生相互干扰（task interference）。

这些问题在多任务学习（MTL）与 LLM 联合训练中都被明确指出，本质上是一个多目标优化冲突问题，而不是工程细节问题。

主流解决范式如下

1. 从「数据层」解决：动态采样与任务权重自适应

代表工作：Hierarchical Balancing Optimization (HBO)

• Wang et al.,HBO: Hierarchical Balancing Optimization for Fine-Tuning Large Language Models, arXiv:2505.12300

论文明确指出，多任务 LLM 训练中的主要问题来自跨任务数据异质性与规模不平衡，提出：

• 在任务级别（dataset-level）动态调整不同任务的采样概率；
• 在任务内部（sample-level）根据训练状态重新分配样本权重；
• 通过双层优化（bi-level optimization）避免某些任务长期主导梯度更新。

该方法的贡献点是：不假设任务同分布，而是显式建模异质性，并将其作为优化对象的一部分。

2. 从「参数共享结构」解决：降低任务间干扰

代表工作：Explicit Task Routing

• Ding et al.,Mitigating Task Interference with Explicit Task Routing, arXiv:2308.02066

论文通过实证表明：

• 全参数共享是多任务负迁移的主要来源；
• 数据异质性会在共享参数空间中放大梯度冲突。

提出的解决方式包括：

• 将模型拆分为共享模块 + 任务路由模块；
• 不同任务通过显式 routing 选择不同的参数子路径；
• 在不完全隔离参数的前提下降低干扰。

结论是：结构级的“软隔离”可以有效缓解由数据异质性带来的性能退化。

3. 从「表示学习层」解决：共享表示与任务特异表示解耦

代表工作：Dual-Encoder Framework for Heterogeneous Multi-Task Learning

• arXiv:2505.24281

该工作明确提出：

• 在异质任务场景下，强制共享同一表示空间会损害泛化；
• 通过并行的 task-shared encoder 和 task-specific encoder：

• 保留跨任务共性；
• 同时允许任务维度上的差异建模。

论文强调，这种结构特别适合：

• 任务形式差异大；
• 目标分布不一致的多任务 LLM 微调。

4. 从「参数高效微调」角度解决：专家化而非完全共享

代表工作：Mixture-of-LoRAs

• Feng et al.,Mixture-of-LoRAs for Efficient Multi-Task Tuning of Large Language Models, arXiv:2403.03432

论文观点非常明确：

• 多任务共享同一 LoRA 权重仍然会引入干扰；
• 不同任务应该拥有不同的低秩适配模块；
• 通过 gating / mixture 方式进行组合。

该方法本质上是：

• 在不复制整个模型的前提下，
• 用参数高效方式引入任务条件化（task-conditioned adaptation）。

这被证明在异质任务集合中显著优于单一共享 LoRA。

5. 从「优化层 / 梯度层」解决：任务冲突显式建模

这一类方法源于经典多任务学习理论，已被多篇工作用于 LLM 场景：

• GradNorm（动态任务 loss 归一化）
• PCGrad（投影冲突梯度）
• Uncertainty-weighted loss

核心思想是：

• 承认不同任务 loss 不可直接相加；
• 通过梯度或权重调整，避免某一任务在优化中占据主导。

相关思想在多任务学习综述中已有系统论述：

• Ruder,An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks, 2017
• MIT Press,Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization

总结下

有4种方法，或者说可以说自己了解到4种。

• 数据规模与分布不均衡 → 动态采样 / HBO
• 梯度冲突严重 → Task routing / PCGrad
• 表示空间冲突 → Dual-encoder / 表示解耦
• 参数共享导致负迁移 → Mixture-of-LoRAs / 专家化 更熟悉的训练范式中，而不是停留在抽象 MTL 层面。

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