「グラデーションの対立」とはどういう意味ですか？

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勾配競合は、学習システム内で複数のタスクが学習プロセス中に互いに競い合うときに発生するんだ。それぞれのタスクは、自分の指示を使ってモデルの振る舞いに影響を与えようとして、混乱が生じることがある。

もし一つのタスクが強い信号、つまり勾配を持っていると、他のタスクを圧倒することがあるんだ。つまり、モデルはすべてのタスクから学ぼうとするけど、結局はより支配的なタスクに過剰に集中しちゃうってこと。そのせいで、弱いタスクのパフォーマンスが悪くなって、全体の学習があんまり効果的じゃなくなることがある。

勾配競合を対処するために、いくつかの方法がタスクの影響を調整しようとする。タスクの貢献をバランスよくする手段を見つけることで、学習プロセスがもっと調和が取れるようになって、関わっているすべてのタスクのパフォーマンスが向上する可能性があるんだ。