Um die Effizienz und Anwendbarkeit des Modells in zukünftigen Anwendungen weiter zu verbessern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Architektur des Modells weiter zu optimieren, um die Anzahl der Parameter zu reduzieren und die Rechenleistung zu verbessern. Dies könnte durch die Einführung von Techniken wie Pruning oder Quantisierung erreicht werden, um das Modell schlanker und schneller zu machen. Darüber hinaus könnte die Integration von Selbstlernmechanismen in das Modell die Anpassungsfähigkeit verbessern und die Notwendigkeit menschlicher Intervention verringern. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, das Modell auf spezifische Domänen oder Branchen anzupassen, um seine Anwendbarkeit in realen Szenarien zu verbessern. Durch die Berücksichtigung von Domänenwissen und die Anpassung an spezifische Anforderungen könnte das Modell effektiver eingesetzt werden und bessere Ergebnisse liefern.