LoRAの変種であるGLoRAやresLoRAは、特定のタスクに対するパフォーマンスを向上させるための新たなアプローチを提供します。GLoRAは、複数のファインチューニング手法を統合することで、効率的なトレーニングを実現しますが、さらなる性能向上の余地があるかもしれません。例えば、異なるハイパーパラメータの最適化や、特定の気象変数に特化したトレーニングデータの選定を行うことで、GLoRAの効果を最大化できる可能性があります。また、resLoRAのように、残差を取り入れるアプローチも、モデルの情報保持能力を向上させるための鍵となるかもしれません。これらの手法の性能を比較し、最適な組み合わせを見つけることで、気象予報の精度をさらに高めることが期待されます。