マルチヘッド低ランクアテンション（MLRA）の効果は、他のタスクや言語モデルアーキテクチャにおいても観察される可能性があります。MLRAは、トランスフォーマーアーキテクチャにおけるアテンションメカニズムの重みを低ランクに因子分解することで、勾配の爆発を抑制し、事前学習の安定性を向上させることを目的としています。この手法は、特に深層モデルにおいて顕著な効果を示しています。
他の言語モデルアーキテクチャ、例えばBERTやT5などにおいても、MLRAの適用が有効であると考えられます。これらのモデルは、トランスフォーマーに基づいており、アテンションメカニズムを利用しているため、MLRAの利点を享受できる可能性があります。また、異なるタスクにおいても、MLRAが勾配の安定性を向上させることで、モデルのパフォーマンスを改善することが期待されます。
今後の研究では、MLRAの効果をさまざまなモデルやタスクに適用し、その汎用性を検証することが重要です。これにより、MLRAが広範なアプリケーションにおいても有効であることが確認されれば、事前学習の安定性向上に向けた新たな標準手法として位置づけられるでしょう。