预训练模型的扩展性问题一般指的是将已经训练好的模型迁移到新的任务或领域时所面临的挑战。在解决这个问题时，可以考虑以下几个方面：

  1. 微调：微调是指在预训练模型的基础上，根据新的任务或领域的数据进行进一步训练。微调可以使模型更好地适应新的任务或领域，提高模型的性能。可以采用不同的优化策略来微调模型，例如逐层解冻和不同的学习率调整方法。

  2. 数据增强：数据增强是一种通过对训练数据进行一系列合理的变换和扩充来扩展数据集的方法。通过增加更多的样本和多样性，模型可以更好地学习到新任务或领域的特征。数据增强的方法包括旋转、平移、裁剪、翻转等。

  3. 领域适应：在面对新的领域时，可以利用领域适应方法来帮助模型更好地适应新的任务。领域适应方法可以通过引入领域特定的特征或调整模型的权重来实现。例如，可以使用从目标领域中提取的特征来辅助训练模型。

  4. 迁移学习：迁移学习是一种将已有模型的知识应用到新任务中的方法。可以通过使用预训练模型的部分或全部参数来初始化新模型，然后在新任务上进行训练。迁移学习可以使模型更快收敛，同时还能利用预训练模型在相关任务上学到的特征知识。

  5. 模型架构设计：在解决预训练模型的扩展性问题时，还可以考虑对模型架构进行改进或设计。可以根据新任务或领域的特点来修改模型结构，例如增加或减少层次、调整通道数等。通过合适的模型架构设计，可以提高模型的扩展性和适应性。

  综上所述，解决预训练模型的扩展性问题可以通过微调、数据增强、领域适应、迁移学习和模型架构设计等方法来提升模型性能和适应性。根据具体情况选用合适的方法或组合多种方法进行解决。