Teacher2Task是谷歌團隊推出的多教師學習框架，引入教師特定的輸入標記和重新構思訓練過程，消除對手動聚合啟發式方法的需求。框架不依賴聚合標簽，將訓練數據轉化為N+1個任務，包括N個輔助任務預測每位教師的標記風格，及一個主要任務關注真實標簽。這種方法提高標簽效率，減少對手動啟發式方法的依賴，減輕潛在標簽不準確性的影響，讓模型從多個教師的多樣化預測中學習，提高性能和魯棒性。
Teacher2Task的主要功能消除手動聚合啟發式方法： 基于內部機制自動處理多個教師的預測，無需人工干預決定如何聚合預測。教師特定輸入標記： 框架為每位教師引入特定的輸入標記，讓模型能區分不同教師的標記風格。多任務學習： 將訓練數據轉化為N+1個任務，其中N個輔助任務用于預測每位教師的置信度分數，一個主要任務用于學習真實標簽。提高標簽效率： 每個教師的預測都作為額外的訓練樣本，提高數據利用效率。減少標簽不準確性的影響： 將教師的預測視為輔助任務的目標，而不是絕對的真值，減輕潛在的標簽噪聲問題。Teacher2Task的技術原理教師身份和預測作為輸入： 在模型的輸入中加入教師身份和預測類別，模型的任務是預測教師的置信度分數。個性化教師任務： 對于每個輸入樣本，添加特殊的教師標記訓練模型預測該教師的置信度分數。解決標注沖突： 為每個輸入附加唯一的教師特定標記，模型學會區分教師及其各自的標記風格，隱式解決沖突。減輕標簽噪聲： 將教師預測作為輔助任務的目標，不直接作為學生模型的偽標簽，減少噪聲的影響。提高標簽效率： 與需要多個預測的聚合方法相比，Teacher2Task從每位教師的預測中生成多教師訓練樣本，減少計算開銷。Teacher2Task的項目地址arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.12724Teacher2Task的應用場景機器翻譯：基于不同語言對的教師模型提高翻譯的準確性和流暢性。圖像和視頻理解：從多個標注者或模型中學習，提高對圖像和視頻內容的分類和理解能力。自然語言處理（NLP）：結合不同領域的語言模型提升文本分類、情感分析等任務的性能。醫療診斷：集成多位醫生的診斷結果，提高疾病預測和診斷的準確性。推薦系統：結合多個推薦模型的輸出，提供更準確的個性化推薦。 
