深層ブーリアンネットワークを大規模なトランスフォーマーベースのモデルに統合する際の主な課題は、計算効率とスケーラビリティです。トランスフォーマーは通常、連続的な数値演算に依存しており、ブーリアンネットワークのような離散的な論理演算との統合は難しい場合があります。この課題を解決するためには、ブーリアン演算をトランスフォーマーの注意メカニズムに組み込む方法が考えられます。具体的には、クエリ、キー、バリューのプロジェクションにおける従来の乗算演算をブーリアン演算に置き換えることで、計算コストを削減しつつ、モデルの表現力を維持することが可能です。また、ブーリアンネットワークの特性を活かした新しいアーキテクチャを設計することで、トランスフォーマーの効率を向上させることが期待されます。これにより、深層ブーリアンネットワークの利点を活かしつつ、トランスフォーマーの強力な機能を統合することができるでしょう。