除了最小化嵌入失真，還有幾種方法可以在微調過程中保留基礎模型的泛化能力。首先，使用正則化技術，如L2正則化或Dropout，可以幫助防止過擬合，從而保持模型的泛化能力。其次，採用增強學習技術，例如數據增強，可以通過生成多樣化的訓練樣本來提高模型的魯棒性。此外，使用知識蒸餾技術，將大型基礎模型的知識轉移到較小的模型中，也能在保持性能的同時提高泛化能力。最後，進行多任務學習，通過同時訓練多個相關任務，可以促進模型學習更通用的特徵，進一步增強其泛化能力。