PromptMMのアプローチは、さらにスパースな大規模データセットを扱うためにどのように適応できるでしょうか？
PromptMMは、高い次元性とスパース性を持つ大規模データセットに対処する際にいくつかの戦略を採用することが考えられます。まず第一に、モデルの拡張や並列化などの手法を使用して計算効率を向上させることが重要です。また、特徴量削減レイヤーR(·)やGNNs操作などの時間的複雑さを最小限に抑えるため、より効率的なアルゴリズムや計算方法も検討されるべきです。さらに、ネットワーク構造や学習プロセスを最適化してリソース使用量を最小限に抑えることも重要です。