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L'apprentissage multi-tâches est une méthode où un modèle d'intelligence artificielle est entraîné simultanément sur plusieurs tâches connexes. Cela permet au modèle d'apprendre plus efficacement en partageant les connaissances entre les tâches, améliorant ainsi ses performances globales sur l'ensemble des problèmes à résoudre.
