多タスク学習における限界の一つは、適切な補助タスクを選択することの難しさです。補助タスクが本来のターゲットタスクと関連性が低い場合、情報の共有や転送が効果的でなくなり、結果として予測性能が低下する可能性があります。また、複数のタスクを同時に学習することで、モデルの複雑さや計算量が増加し、過学習や計算効率の低下といった課題が生じることもあります。さらに、異なるタスク間での情報の相互干渉や競合が発生し、予測性能に悪影響を与える可能性があります。したがって、適切なタスクの組み合わせやモデルの設計が重要であり、適切なバランスを見極めることが多タスク学習の限界を克服する鍵となります。