Fast Forwardは、低ランク適応（LoRA）や重み分解低ランク適応（DoRA）などの低ランク学習に特に効果的であることが示されていますが、他の設定でも適用できる可能性はあります。具体的には、Fast Forwardの基本的な原理である「最近の最適化ステップを繰り返す」アプローチは、他の最適化手法やモデルにも応用できるかもしれません。しかし、Fast Forwardが効果を発揮するためには、損失面が滑らかであることや、特定の方向に沿った最適化が有効であることが重要です。したがって、全ランクの標準ファインチューニングのように、損失面が複雑で非線形な場合には、Fast Forwardの効果は限定的であると考えられます。今後の研究では、異なるモデルや設定におけるFast Forwardの適用可能性を探ることが重要です。