PSALM의 성능을 향상시키기 위해 추가적인 데이터셋을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 세그멘테이션 작업에 대한 더 많은 훈련 데이터를 사용하여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 또한 새로운 작업에 대한 특정 데이터셋을 추가하여 모델이 다양한 작업에 대해 더 잘 대응할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
또한, PSALM의 학습 기법을 개선하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 더 효율적인 학습 전략을 도입하거나 모델의 하이퍼파라미터를 조정하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 또한 모델의 아키텍처나 입력 스키마를 더욱 개선하여 다양한 작업에 대해 더 효과적으로 대응할 수 있도록 하는 것도 중요한 요소입니다.