यह शोधपत्र बहु-कार्य अधिगम में कार्य समूहीकरण के महत्व पर ज़ोर देता है और कार्यों के बीच संबंध को मापकर इष्टतम कार्य समूहों की पहचान करने के लिए एक नवीन मीट्रिक प्रस्तावित करता है। विशेष रूप से, हम बिंदुवार V-प्रयोज्य सूचना (PVI) पर आधारित कार्यों की कठिनाई को मापने और सांख्यिकीय रूप से समान PVI अनुमानों वाले कार्यों को समूहीकृत करने की एक विधि प्रस्तुत करते हैं। सामान्य, जैव-चिकित्सा और नैदानिक क्षेत्रों के 15 NLP डेटासेट पर प्रयोगों के माध्यम से, हम Llama 2 और GPT-4 सहित मौजूदा विधियों की तुलना में प्रस्तावित विधि की प्रभावशीलता की पुष्टि करते हैं। प्रयोगात्मक परिणाम दर्शाते हैं कि PVI के आधार पर समूहीकृत कार्य कम मापदंडों के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करते हैं और सभी क्षेत्रों में एकसमान प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं।
