AutoLoRAでは各層ごとに最適なランクを学習しましたが、このアプローチは従来のLoRAよりも柔軟性が高く優れています。今後は、異なるレイヤー間で共有されたパラメーター以外でも個別化されたランク付け方法やパラメーター設定方法を探求することが望ましいです。これにより、各レイヤー固有の特性やニーズをより正確に反映しながら最適化手法全体を改善し、精度向上やリソース効率化へつなげる可能性があります。