要在保持模型情境學習能力的同時提高其在權重內學習方面的性能，可以考慮以下幾個策略。首先，通過設計更具挑戰性的訓練任務來促進模型的權重內學習。例如，可以引入多樣化的訓練數據，這些數據不僅涵蓋常見的情境示例，還包括稀有或不常見的情境，以促進模型在權重內的知識積累。
其次，利用混合學習策略，結合情境學習和傳統的微調方法。這意味著在訓練過程中，除了使用情境示例外，還可以定期進行微調，以便模型能夠在特定任務上進行更深入的學習。這樣可以在不損失情境學習能力的情況下，增強模型的權重內學習性能。
此外，進行模型架構的改進，例如引入更深層次的網絡結構或使用更先進的注意力機制，以提高模型在權重內學習的能力。這些改進可以幫助模型更好地捕捉數據中的複雜模式，從而提高其整體性能。