用于作为问答的多任务学习的途径包括：输入层，用于编码语境和问题；基于自我注意的转换器，其包括编码器和解码器；第一双向长期短期记忆(biLSTM)，用于进一步编码编码器的输出；长期短期记忆(LSTM)，用于由解码器的输出和隐藏状态生成语境调整的隐藏状态；注意网络，用于基于第一biLSTM的输出和LSTM的输出生成第一注意权重；词汇层，用于在词汇上的分布；语境层，用于生成在语境上的分布；和切换器，用于生成在词汇上与在语境上的分布之间的加权，基于加权生成复合分布，和使用复合分布选择回答的词。