模型训练方法、装置及存储介质

本申请涉及一种模型训练方法、装置及存储介质，所述方法包括：将样本数据输入至多任务通解器，得到多个任务预测结果；针对任一所述任务预测结果，确定所述任务预测结果与对应的标签之间的任务损失；根据所述任务损失对所述多任务通解器进行训练，并在所述任务损失收敛的情况下，停止训练，得到预训练的多任务通解器。多任务通解器的网络结构灵活，可以适配多种任务，当面临多种任务组合时，可以降低开发成本，提高效率，可以实现不同任务间的有效信息共享和协同优化。