模型库：我们只需要一些微调的模型
介绍了一种有效的大型预训练模型微调方法，通过使用更少的模型实现更精确的权重，提供了出色的分布内（ID）和分布外（OOD）性能。
本文提出了一种新的通用微调方法LEVI，通过自适应地对预训练模型进行逐层集成和与小型任务专属模型相结合，有效地抑制了问题特征，保留了新任务所需的有用特征。实验证明，LEVI提高了微调的泛化能力。
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