異種データ処理能力の重要性を認識し、この課題に取り組むためのいくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、モデルのマルチモーダル機能を強化することが挙げられます。画像や表などの複数形式のデータを効果的に扱うためには、モデル自体もそれらを適切に解釈し統合できるよう設計されている必要があります。次に、トレーニング時およびファインチューニング時に多様なデータセットを使用してモデルを育成することも有益です。さまざまな文献や情報源から学習したLLMsは、異種データ処理能力を向上させる可能性が高くなります。
また、特定タスク用の専門知識やドメイン固有情報へのアクセス方法も重要です。科学文献分析では化学式や医薬品名など特定領域で使われる専門用語や記号体系への精通が求められます。そのため、これらの情報源から正確かつ効率的に抽出・解釈する手法を開発することも必要不可欠です。