人工智能完整词典
一种适应策略，其中模型同时在多个相关任务上进行微调，促进学习更通用和鲁棒的表示，并且通常比单任务微调在各个独立任务上表现更好。
一种技术，能够在不重新训练基础模型的情况下，组合多个在不同任务上预训练的适配器，通过学习融合它们的表示来创建一个能够同时在多个任务上表现的模型。
一种适应方法，其中在任务特定数据上训练期间，更新预训练模型的所有参数，通常提供最佳性能，但计算和存储成本最高。