長い裾野のロジットに含まれる知識を有効活用するためには、まずその裾野部分が持つ情報の重要性を理解する必要があります。裾野のロジットは、モデルが生成する出力の多様性や、特定の文脈における微妙なニュアンスを捉えるために重要です。これを活用する方法としては、裾野のロジットを完全に排除するのではなく、特定の条件下での重要な情報を抽出する手法が考えられます。例えば、BiLD損失のように、上位のロジットに焦点を当てつつ、裾野のロジットからも有用な情報を選別するアプローチが有効です。また、裾野のロジットを利用した新たな知識蒸留手法を開発することで、モデルの性能を向上させる可能性があります。具体的には、裾野のロジットを用いて、教師モデルの生成パターンをより正確に模倣するための補助的な損失関数を設計することが考えられます。