SALMONのベンチマークを拡張して、より現実的な対話シナリオを評価することは可能です。具体的には、実際の対話データを用いたシナリオベースの評価を導入することが考えられます。例えば、異なる背景音や話者の感情が変化する状況をシミュレーションし、SLMがそれにどのように反応するかを評価することができます。また、対話の文脈を考慮したタスクを追加することで、モデルが過去の発言や状況に基づいて適切な応答を生成できるかを測定することも重要です。さらに、ユーザーの意図や感情を反映した対話シナリオを設計し、SLMがそれに対してどのように音声を生成するかを評価することで、より実用的な性能を測ることができます。このように、現実的な対話シナリオを評価するための拡張は、SLMの実用性を高めるために不可欠です。