研究表明，微调BERT模型显著提升其在特定任务上的表示能力。多语言BERT的微调增强了语言无关表征，但牺牲了语言特定表征。对比不同模型的鲁棒性发现，GPT-2表现更佳。此外，研究探讨了低资源环境下的微调方法，强调数据多样性对模型泛化能力的重要性。