入力トークンの重要性を評価する際に、注意機構以外の手法を組み合わせることで、さらなる性能向上が期待できます。例えば、トークンの重要性を評価するために、文脈情報やトークンの頻度、さらには外部知識ベースからの情報を統合することが考えられます。これにより、トークンの意味的な重要性をより深く理解し、より正確な重要性スコアを生成することが可能になります。
また、機械学習の他の手法、例えば特徴選択やクラスタリング技術を用いることで、トークンの重要性を多角的に評価することができ、モデルの全体的な性能を向上させることができます。これにより、DA-MoEの動的ルータ機構がより効果的に機能し、トークンの重要性に基づいた専門家の割り当てがさらに最適化されるでしょう。