几乎所有多任务项目，都会经历“该不该拆”的阶段
如果你做过共享 backbone 的多任务微调，一定会经历这样一个阶段：
- 一开始：
“共享 backbone 很优雅，省资源、好维护。”
- 中期：
“某个任务有点怪，但整体还能接受。”
- 后期：
“这个任务一调，另一个就炸。”
于是会议上开始出现一句话：
“要不要……把它拆开？”
这句话一旦被提出来，通常意味着一件事：
共享 backbone 的红利期，已经快结束了。
但问题是：
大多数团队并不知道什么时候拆是理性决策，什么时候只是情绪反应。
这篇文章，就是来回答这个问题的。
多任务项目生命周期 vs 拆分决策时点
先给一个非常明确的结论（很重要）
在正式展开之前，我先把这篇文章的核心判断写出来：
是否继续共享 backbone，
取决于你是否还能清楚地解释：
模型当前的行为，主要是在为哪一个任务服务。
一旦你回答不了这个问题，
共享 backbone 就已经开始变成负担了。
第一层误解：把“共享 backbone”当成一种长期架构
很多团队在一开始做多任务微调时，会有一种潜意识：
“既然任务相关，那 backbone 就应该一直共享。”
这在早期是成立的。
因为早期你的目标通常是：
- 快速验证方向
- 统一语义表示
- 降低资源成本
但问题在于：
共享 backbone 本质上是一个“阶段性加速策略”，
而不是一个“默认永久架构”。
当项目目标从“验证可行”转向“稳定运行”，
你必须重新审视这个选择。
第二层：什么时候共享 backbone 开始“拖慢你”
共享 backbone 真正开始出问题，往往不是性能骤降，而是工程节奏改变。
你会发现：
- 每次调一个任务，都要反复验证其他任务
- 修改节奏明显变慢
- 回滚成本越来越高
这说明什么？
说明 backbone 已经从：
“公共能力层”
变成了：
“所有任务的耦合点”。
一旦 backbone 成为耦合点，
你的迭代速度一定会下降。
这是一个非常重要的拆分信号。
backbone 从共享资源 → 耦合瓶颈
第三层：当任务目标开始“方向相反”
这是最典型、也最容易被忽视的拆分时机。
你可能会发现两个任务：
- 一个追求确定性
- 一个追求覆盖率
或者：
- 一个需要非常谨慎
- 一个需要非常主动
在共享 backbone 下，这意味着什么？
意味着：
你在用同一组参数，
同时学习两种相反的行为倾向。
模型能不能学会？
短期内，可能“勉强可以”。
但长期结果通常是：
- backbone 行为越来越“折中”
- 两边都不满意
- 靠任务头修补
当你发现 backbone 已经失去明确行为方向时，
拆开往往比继续硬撑更理性。
第四层：当“任务头”开始承担不该承担的责任
在共享 backbone 的多任务系统中，任务头本来应该是：
- 轻量
- 专注输出映射
- 不承载复杂逻辑
但当 backbone 开始不稳定时，你会看到一种非常危险的演化：
- 任务头越来越复杂
- 每个任务头都在“修正 backbone 的不足”
- 同样的问题，被多个任务头重复解决
这说明什么？
说明：
你已经在用任务头，
弥补 backbone 不该承担的冲突。
这几乎是一个明确的拆分信号。
第五层：评估开始“互相打架”的时候
这是一个非常真实、也非常工程化的信号。
你会发现：
- 某个任务评估通过
- 另一个任务评估退化
- 很难定义“整体是否更好”
于是评估会议开始变成：
- A 任务 OK
- B 任务不行
- 大家各自盯着自己负责的部分
当评估不再有“整体最优”的共识时，
共享 backbone 就已经不再服务于系统目标。
而是服务于：
“维持现状”。
这时候拆分，往往能重新获得清晰评估标准。
第六层：从梯度角度看，什么时候冲突已经不可忽略
我们用一个极简的伪代码，看看共享 backbone 的本质。
# 共享 backbone 的多任务更新简化示意
loss = loss_task_a + loss_task_b
loss.backward()
optimizer.step()
这行代码隐含了一个非常强的假设：
task A 和 task B 的梯度方向，大体一致。
当这个假设不成立时，会发生什么？
- 梯度相互抵消
- backbone 更新幅度变小
- 模型开始“学不动”
如果你发现：
- loss 还在降
- 但行为几乎不再变化
那很可能不是模型“收敛了”，
而是 backbone 已经被拉扯到无法再前进。
这是一个强烈的拆分信号。
梯度冲突 → backbone 停滞
第七层：当你已经不敢再“全量训练”
这是一个非常心理层面的信号，但非常真实。
你可能会发现：
- 不敢轻易重新训练
- 害怕破坏现有平衡
- 更倾向于小修小补
当团队开始畏惧训练本身，
说明共享 backbone 已经成为：
系统稳定性的单点风险。
这时候继续共享，
往往只是拖延决策。
第八层：什么时候“不拆”反而更危险
很多团队拖着不拆，是因为担心：
- 资源成本
- 维护复杂度
- 架构“变丑”
但你必须意识到一件事：
共享 backbone 的真正成本，
不是算力，
而是决策复杂度。
当你每一个决策都要考虑：
- 对其他任务的影响
- 是否需要额外评估
- 会不会引发连锁反应
系统就已经在用组织成本替代算力成本。
这通常不是一个划算的交易。
那什么时候“还不该拆”？
说清楚什么时候该拆，也要说清楚什么时候不该拆。
以下情况下，继续共享通常是合理的：
- 任务目标高度一致
- 行为偏好相同
- 评估指标高度重合
- 调参不会引发连锁反应
一句话总结：
当你还能一句话说清 backbone 在“学什么”，
就还不必拆。
一个非常实用的拆分判断清单
在你决定是否拆分前，可以问自己几个问题：
- backbone 的更新，是在帮所有任务，还是主要帮一个？
- 任务头是否在做越来越多“补救工作”？
- 评估结论是否已经无法统一？
- 团队是否开始害怕重新训练？
如果其中多个问题的答案让你不安，
拆分往往是更理性的选择。
很多团队在共享 backbone 的多任务微调中迟迟不敢拆分，并不是因为技术上不可行，而是缺乏对不同训练阶段模型行为变化的清晰对照。用 LLaMA-Factory online 分别对共享与拆分方案进行小规模验证，更容易判断：继续共享是在节省成本，还是在积累不可控风险。
总结：拆不拆，从来不是“架构洁癖”，而是工程责任
我用一句话，把这篇文章彻底收住：
共享 backbone 不是错，
错的是在它已经不再服务于系统目标时，
仍然不愿意放手。
真正成熟的工程判断，不是：
- 一开始就拆
- 或永远不拆
而是：
在正确的时间，
为系统的长期可控性让路。
