FedRA 알고리즘은 반복적인 하위 구조를 가진 모든 모델에 적용할 수 있습니다. 따라서, 언어 모델과 같은 다른 유형의 기반 모델에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, BERT나 GPT와 같은 언어 모델에 FedRA 알고리즘을 적용하여 연방 학습에서의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 이러한 다른 유형의 모델에도 FedRA의 랜덤 할당 전략을 통해 클라이언트 간의 데이터 불균형 문제를 해결할 수 있습니다. 따라서, 다양한 유형의 기반 모델에 FedRA 알고리즘을 적용하여 연방 학습의 성능을 향상시킬 수 있습니다.