生成モデルとは異なるアプローチとして、マルチタスク学習や転移学習が考えられます。マルチタスク学習では、異なる関連タスクを同時に学習することで、モデルがより豊富な特徴を獲得し、特定のタスクに対するパフォーマンスを向上させることができます。例えば、歴史的写真の説明生成と同時に、関連する情報の抽出や分類タスクを学習させることで、モデルの理解力を高めることができます。また、転移学習を利用して、リソースが豊富な言語やデータセットから得た知識を、マイノリティ言語や歴史的データに適用することも有効です。さらに、データ拡張技術を用いて、少ないデータから多様な学習サンプルを生成することも、モデルの汎用性を高める手段となります。これらのアプローチを組み合わせることで、生成モデルに依存せずに歴史的写真の説明生成の課題を解決する可能性が広がります。