STOREのアーキテクチャを他のドメインや言語に適用する際には、いくつかの課題と改善点が考えられます。まず、異なるドメインでは、アイテムの内容やユーザーの行動パターンが大きく異なるため、セマンティックトークンの生成に必要な特徴量が変化します。これにより、トークン化プロセスが効果的に機能しない可能性があります。たとえば、医療や法律などの専門的なドメインでは、特有の用語や文脈が存在し、一般的な言語モデルがそれを十分に理解できない場合があります。
次に、言語の多様性も課題です。異なる言語は文法や語彙が異なるため、STOREのアーキテクチャを適用する際には、言語特有の特徴を考慮したトークン化や生成プロセスの調整が必要です。特に、言語間での意味の違いや文化的なコンテキストを反映するための工夫が求められます。
改善点としては、ドメイン特化型の事前学習やファインチューニングを行うことで、特定のドメインや言語における知識を強化することが挙げられます。また、ユーザーの行動データを活用して、トークン化プロセスを動的に調整するアプローチも有効です。これにより、異なるドメインや言語におけるSTOREの適用性を高めることができるでしょう。