LTMの言語モデルの選択や学習タスクの違いは、テスト・スイートの縮小に以下のような影響を及ぼす可能性があります：
テストケースの特徴の捉え方: 異なる言語モデルは異なる学習データやアーキテクチャを持ち、テストケースの特徴を異なる観点から捉えることができます。これにより、異なる言語モデルを使用することで、テストケースの類似性や重要度が異なる場合があります。
類似性の計算方法: 学習タスクによって生成された埋め込みを使用して、異なる類似性計算方法を適用することで、テストケース間の類似性が異なる方法で評価されます。これにより、異なる言語モデルや学習タスクの組み合わせが、テスト・スイートの縮小結果に影響を与える可能性があります。
テスト・スイートの効率性と効果的な縮小: 適切な言語モデルと学習タスクの組み合わせを選択することで、テスト・スイートの縮小効果やテストケースの重要性を適切に評価し、効率的なテスト・スイートの縮小を実現することができます。