对LLama3模型进行多任务的联合训练可以通过以下步骤来实现：
确定任务：首先确定要进行联合训练的多个任务，可以是不同的自然语言处理任务，例如命名实体识别、情感分析、文本分类等。
建立模型架构：根据选择的任务，在LLama3模型的基础上构建一个多任务联合训练模型架构，可以采用共享部分参数和单独的任务特定参数的设计。
数据准备：准备适合多任务联合训练的数据集，确保每个任务的数据都具有标签或者相应的监督信息。
联合训练：使用准备好的数据集，同时训练模型来处理不同的任务，可以采用交替优化或者共同优化的方式进行多任务联合训练。
调参和评估：在联合训练过程中，需要对模型进行调参，使其在各个任务上表现良好。同时，对模型进行评估，检验其在各个任务上的性能。
fine-tuning：可以通过fine-tuning的方式对联合训练后的模型进行进一步调整和优化，以提高模型的性能和泛化能力。
通过以上步骤，可以对LLama3模型进行多任务的联合训练，从而使其在处理多个任务时能够充分利用各个任务之间的相关性和信息交互，提高模型的泛化能力和性能。