"随着大语言模型在多任务学习领域展现强大泛化能力,其在低资源古汉语场景的应用价值亟待探索。本文基于LLaMA3-Chinese-8B利用21GB高质量古汉语语料进行增量预训练,接着进行十项任务微调(包括句读、词性标注、命名实体识别(NER)、事件识别、翻译、词语解释、反向词典、历史人物知识、诗歌赏析、诗歌生成),设计了单任务微调和双任务组合微调两种策略,通过55组实验量化了任务之间的正增益与负增益,首次系统揭示了古汉语多任务学习中的增益关系。实验结果表明,不同任务之间存在协同效应与任务干扰效应,并且具有不对称性。基础类古汉语任务之间表现出更强的协同效应,相比之下,翻译类和生成类任务之间协同效应表现较弱。同时,受双任务设定的影响,不同古汉语任务的稳定性存在明显差异。"