MoWEを用いたオーディオLLMの性能限界は、主にエンコーダの能力、データセットの質、タスクの複雑さに依存します。現状の研究では、MoWEは複数のタスクにおいて競争力のあるパフォーマンスを示していますが、特定のタスクにおいては、より大規模なデータセットやより強力なエンコーダを使用することで、さらなる性能向上が期待できます。
さらなる性能向上のためのアプローチとしては、以下の点が考えられます：
エンコーダの強化: より強力なエンコーダを使用することで、特徴抽出能力を向上させることができます。例えば、最新のアーキテクチャや事前学習されたモデルを活用することが考えられます。
データセットの拡充: より多様で大規模なデータセットを使用することで、モデルの一般化能力を向上させることができます。特に、異なる言語や文化的背景を持つデータを取り入れることで、モデルの適応性が高まります。
ハイブリッドアプローチ: MoWEと他の手法（例えば、強化学習やメタ学習）を組み合わせることで、モデルの適応能力や学習効率を向上させることができます。
タスク特化型のファインチューニング: 特定のタスクに対してモデルをファインチューニングすることで、パフォーマンスを最大化することが可能です。
これらのアプローチを組み合わせることで、MoWEを用いたオーディオLLMの性能をさらに引き上げることが期待されます。