深層モデルの事前学習の安定性を高めるためには、いくつかの手法が提案されています。まず、スケールド初期化（Scaled Initialization）やシグマ再パラメータ化（σReparam）などの手法が挙げられます。これらの手法は、重みの初期値を調整することで、勾配の爆発を抑制し、安定した学習を促進します。特に、スケールド初期化は、重みの大きさを制御することで、初期段階での勾配の変動を抑える効果があります。
また、サブレイヤーノルム（Sub-LayerNorm）やレイヤーノルマライゼーション（Layer Normalization）を用いることで、各層の出力を正規化し、勾配の安定性を向上させることができます。これにより、特に浅い層での勾配の爆発を防ぎ、全体の学習プロセスを安定化させることが可能です。
さらに、低ランクトレーニング（Low-Rank Training）やファインチューニング（Fine-tuning）を通じて、モデルのパラメータ数を削減し、計算コストを軽減しつつ、安定した学習を実現することも考えられます。これらの手法は、特に大規模な言語モデルにおいて、事前学習の安定性を向上させるために有効です。