如何在微调大型预训练模型时保持鲁棒性并提升零次推理能力？请结合WiSE-FT方法的原理进行说明。

在深度学习和机器学习领域，预训练模型如CLIP和ALIGN已经在零样本推理上取得了突破。然而，微调这些模型时往往会遇到分布偏移问题，导致模型的鲁棒性下降。WiSE-FT（Weighted Interpolation between Zero-shot and Fine-tuning）方法提供了一种解决方案，该方法通过在微调过程中权衡零样本推理和微调的模型权重，以保持模型在面对分布偏移时的高准确性和鲁棒性。

参考资源链接：[提升大型预训练模型零样本和微调的鲁棒性](https://wenku.csdn.net/doc/2xxhvq3d0c?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，WiSE-FT方法利用了预先训练好的模型，并在微调阶段，通过对零样本推理能力的保留与微调权重的调整之间找到一个平衡点。这种平衡是通过加权插值的方式实现的，其中权值的选取是关键。在WiSE-FT中，权重分配不是静态的，而是根据模型在特定数据集上的表现动态调整的。这种方法可以有效减少在微调时因过拟合特定训练集而产生的分布偏移问题。

此外，WiSE-FT的实施并不需要额外的计算资源，这使得其在实际应用中具有很高的可行性。通过这种方法，模型不仅在微调后的特定任务上表现出高准确性，而且在新出现的、未曾见过的数据上也能保持稳定的性能，尤其是在存在分布偏移的情况下。

为了更好地理解和实践WiSE-FT方法，你可以参考这篇论文《提升大型预训练模型零样本和微调的鲁棒性》，该资料详细介绍了WiSE-FT的设计原理、实施步骤以及与其他方法的对比实验结果。通过学习这些内容，你将能够将WiSE-FT方法应用到你的模型微调过程中，从而提升模型在多种数据分布上的鲁棒性。

参考资源链接：[提升大型预训练模型零样本和微调的鲁棒性](https://wenku.csdn.net/doc/2xxhvq3d0c?spm=1055.2569.3001.10343)