PMixED의 성능을 더 향상시키기 위해 더 큰 앙상블 크기와 더 긴 학습 에폭을 사용하는 것이 유용할 수 있습니다. 더 큰 앙상블 크기는 더 많은 모델을 사용하여 더 많은 예측을 수행할 수 있게 하며, 더 긴 학습 에폭은 모델이 더 많은 데이터로부터 학습하여 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한 추후 연구를 통해 추론 지연 시간을 줄이는 최적화 방법을 탐구하는 것도 PMixED의 성능 향상에 도움이 될 수 있습니다.