グラフ変換器の過度のグローバル化問題は、他のグラフ機械学習モデルにも影響を与える可能性があります。この問題は、グラフ構造データにおける情報の取り扱いに関連しており、他のグラフ機械学習モデルでも同様の課題が発生する可能性があります。特に、グローバルな注意メカニズムが過度に活用されることで、遠隔ノードに過剰な注意が向けられ、近接ノードの重要な情報が軽視されるという問題は、他のモデルでも同様に起こり得ます。したがって、他のグラフ機械学習モデルにおいても、過度のグローバル化問題に対処する必要があるかもしれません。