この研究によって明らかになった古典的なエンコーディングモデルとLLMs（Large Language Models）の比較から得られた知見は、将来の言語処理や自然言語処理分野において重要な示唆を提供しています。まず、LLMsが意味的関連性の高い単語をより密集してクラスタリングする傾向があることから、これらの特性を活用して単語間の関係性や文脈をより正確に捉える新しい言語モデルの開発が期待されます。さらに、LLMsは従来のエンコーディングモデルよりもBigger Analogy Test Set（BATS）で高い平均精度を達成することが示されており、これは将来的なNLPタスクへの応用可能性を示唆しています。
また、古典的なエンコーディングモデルと比較した際にSBERT（Sentence-BERT）やUSE（Universal Sentence Encoder）なども一定程度効果的であることが明らかになっています。したがって、将来的な研究ではリソース制約下で効率的に機能する代替手段としてこれら古典的モデルを採用することも考慮すべきです。この知見は新しい言語モデル設計や既存技術改善時に役立ち、「大規模さ」だけでなく「意味解釈能力」や「リソース効率」という側面も重視すべきだと示唆します。