提案手法「GroupedMixer」の設計思想は、他のトランスフォーマーベースのモデルの開発にも応用できる可能性があります。GroupedMixerのグループごとのアプローチやトークンミキサーの考え方は、他の画像処理タスクや自然言語処理などの領域でも有用であるかもしれません。他のモデルにおいても、グループごとの処理や効率的な自己回帰の導入が性能向上につながる可能性があります。GroupedMixerの設計思想を他のトランスフォーマーベースのモデルに適用することで、さまざまなタスクにおいて効率的なモデルを構築することができるかもしれません。