모듈러 기계 번역 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 몇 가지 기술적 과제들이 해결되어야 합니다. 첫째, 모듈 간 효율적인 통신과 그래디언트 동기화를 위한 최적화된 알고리즘이 필요합니다. 모듈 간의 효율적인 통신은 모델의 학습 속도와 성능에 중요한 영향을 미치며, 그래디언트 동기화는 모듈 간의 일관된 학습을 보장합니다. 둘째, 모듈의 선택적 로딩 및 활성화를 위한 메커니즘이 필요합니다. 필요한 모듈만 로드하여 계산을 최적화하고 불필요한 계산을 피함으로써 추론 속도와 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 마지막으로, 다국어 모델의 특성을 고려한 모듈 간 파라미터 공유 및 선택적 파라미터 공유 방법을 연구하여 모델의 일반화 성능을 향상시키는 것이 중요합니다.