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常规的模型训练即序列训练模式，即后一个模型训练是建立在前一个模型训练结束后，从模型参数的角度，后一个模型训练初始参数为前一个模型，但训练结束后参数有所调整，且由于训练是基于后一个任务，其对此前任务的预测准确率可能低于此前的训练结果。学界此前的解决思路是将多个任务同时训练，确保模型对不同时序加入的任务等权学习，但每新增一个任务，模型都需要重新训练此前所有的任务，这对应较高的训练成本。ERNIE 2.0 提出序列多任务学习（Sequential Multi-task Learning）模式，通过给每个任务分配 N 个训练迭代，自动将每个任务的 N 个迭代分配到不同训练阶段，兼顾学习效果和效率，较 BERT 框架继续优化。
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