設計一種更加魯棒的微調策略，可以考慮以下幾個方面：
知識蒸餾：在微調過程中，使用知識蒸餾技術，將預訓練模型的知識轉移到微調模型中。這可以通過設計一個教師-學生架構，讓學生模型學習教師模型的輸出，從而保留預訓練的知識。
正則化技術：引入正則化技術，如L2正則化或Dropout，來防止模型過擬合特定任務的數據，從而保持對預訓練知識的敏感性。
分層微調：採用分層微調策略，首先微調模型的高層參數，然後逐步微調低層參數。這樣可以在不影響底層特徵的情況下，提升模型在特定任務上的性能。
多任務學習：設計多任務學習框架，同時訓練模型在多個相關任務上的性能，這樣可以促進模型學習更通用的特徵，減少對特定任務的過度擬合。
持續學習：實施持續學習策略，讓模型在接收到新任務時，能夠逐步適應而不遺忘舊任務的知識。這可以通過定期回顧舊任務的數據來實現。