Um die Dynamik des Modells durch die Berücksichtigung von Verlusten und Gradienten unter dem Task-bedingten Paradigma zu verbessern, könnte eine dynamische Anpassung der Gewichtung der Verluste für verschiedene Aufgaben implementiert werden. Dies würde es dem Modell ermöglichen, sich während des Trainings auf die Aufgaben zu konzentrieren, die eine genauere Anpassung erfordern. Darüber hinaus könnte eine adaptive Gradientenanpassung eingeführt werden, um sicherzustellen, dass die Gradienten für jede Aufgabe angemessen skaliert werden, um ein effizientes Lernen zu gewährleisten. Durch die Integration dieser Mechanismen könnte das Modell seine Leistungsfähigkeit bei der Bewältigung mehrerer Aufgaben weiter verbessern.