GPT-DTMAのアーキテクチャを更に改良することで、長期的な環境においてもDTを上回る性能が得られる可能性はないだろうか。
GPT-DTMAのアーキテクチャは、Mixture of Attention (MoA)を用いることで、環境に応じた適応的な注意を実現している。このアプローチは、短期的な環境においては優れた性能を発揮するが、長期的な環境においてもDTを上回る性能を得るためにはさらなる改良が必要である。例えば、長期的な依存関係をより効果的に捉えるために、注意機構の改良や、過去の情報をより深く考慮するための新たなアーキテクチャの導入が考えられる。また、強化学習の特性を考慮した新しい損失関数の設計や、異なる事前学習手法との組み合わせも有効かもしれない。これにより、長期的な計画能力が求められる環境においても、GPT-DTMAがDTを上回る性能を発揮する可能性が高まる。