任务之间可能存在较大的差异，即使使用多任务预训练，也不能有效地平衡各个任务之间的关系。 另外，要将预训练中的知识迁移到下游任务上，也面临一些挑战。其中一个方法是利用模型的局部记忆，但这也可能导致信息过载的问题。 最后，如何使目标不一致的任务协同工作也是研究人员需要面对的一个重要问题。这需要通过深度学习技术，如自注意力机制等来实现。 总的来说，尽管目前还存在许多困难，但这新型框架有潜力成为图大模型的探索之路之一。

在当今这个数字驱动的世界里，我们经常会面临着多重任务同时处理的情况。这种情况下，多任务预训练并不一定能有效地平衡各个任务之间的关系。此外，将预训练的知识迁移到下游任务上，也需要克服一些挑战。为了实现这一目标，研究人员正在努力探索新的方法。

首先，我们需要理解多任务预训练和迁移学习的运作原理。预训练是指一个大规模的语言模型（如BERT）在大量文本数据上进行训练，它能够理解和生成高质量的文本。而迁移学习则是指在新任务上应用已经在预训练阶段学到的知识，而不是重新从零开始训练。这两种方式都有各自的优点，但并不能完全解决多任务并行时遇到的问题。

一种可能的方法是利用模型的局部记忆，也就是每个任务的信息片段都可以被很好地保存下来。然而，这种方法可能会导致信息过载的问题。也就是说，如果一个任务的数据量非常大，那么模型的内存就会变得非常拥挤，无法有效地存储所有的信息。因此，如何在保持足够的本地记忆的同时，又尽量减少模型的内存消耗是一个重要的问题。

另一种可能的方法是使用自注意力机制。自注意力机制是一种高级的注意力机制，它可以自动地捕捉到输入序列中最重要的部分，并忽略其他的无关部分。这种机制可以帮助我们在多个任务之间，保持对主要信息的关注，从而提高任务的协同效率。
总的来说，虽然当前还存在许多困难，但新型框架有着巨大的潜力。这些框架不仅可以帮助我们更好地管理和优化多任务并行的情况，还可以为我们提供更多的可能性和机会。因此，我们应该持续关注和发展这些新的框架和技术，以便更好地应对未来的挑战和机遇。