Bir modeli birden fazla görevde aynı anda eğitme tekniği, yapay zeka araştırmalarında giderek daha yaygın bir yaklaşım haline gelmiştir. Bu teknik, çoklu görev öğrenimi (multi-task learning, MTL) olarak bilinir. Çoklu görev öğrenimi, bir yapay zeka modelinin aynı anda birden fazla görevde eğitilmesi anlamına gelir. Bu yöntem, modelin performansını artırmakla kalmaz, aynı zamanda farklı görevler arasında paylaşılan öğrenmeyi de destekler. Paylaşılan öğrenme sayesinde bir görevde elde edilen bilgi, diğer görevlere de transfer edilebilir ve bu da modelin genel verimliliğini artırır. Örneğin, bir doğal dil işleme (NLP) modelinde hem metin sınıflandırması hem de duygu analizi görevlerinde aynı anda eğitim yapılabilir. Bu, modelin her iki görevde de daha iyi performans göstermesine olanak tanır çünkü model, dilin genel kurallarını ve kalıplarını öğrenirken bu bilgiyi her iki görevde de kullanabilir.
Çoklu görev öğrenimi, verimlilik ve genel performans artışının yanı sıra, transfer öğrenimi (transfer learning) ve ortak temsil (shared representation) gibi konseptleri de destekler. Transfer öğrenimi, bir modelin bir görevde öğrendiği bilgiyi başka bir görevde kullanabilmesine dayanır. Ortak temsil ise, modelin farklı görevler arasında paylaşılan özellikleri öğrenmesini ifade eder. Örneğin, görüntü işleme modellerinde, bir algılayıcı model hem nesne tanıma hem de sahne tanıma görevlerinde aynı anda eğitilebilir. Bu, modelin görüntülerdeki temel özellikleri daha iyi kavramasını sağlar ve sonuç olarak her iki görevde de daha yüksek doğruluk elde edilir. Bu yaklaşım, veri etkinliği açısından da avantaja sahiptir çünkü bir görevdeki veriler, diğer görevdeki verilerin eksikliklerini telafi edebilir. Bu nedenle çoklu görev öğrenimi, makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamalarında önemli bir araştırma alanı olarak öne çıkmaktadır.