要進一步提升大型語言模型（LLM）在各種印度語言下的性能，以更好地支持EiPL問題的自動評分，可以考慮以下幾個方向。首先，應該擴大訓練數據集的多樣性，包含更多來自不同語言背景的專家翻譯和學生回應。這樣可以幫助模型學習到更豐富的語言特徵和上下文，從而提高其在特定語言下的表現。
其次，開發針對特定語言的微調技術，這樣可以根據每種語言的特點進行優化。例如，針對某些語言的語法結構和詞彙特徵進行調整，以提高模型的理解和生成能力。此外，進行跨語言的知識轉移，利用在一種語言上訓練的模型來幫助其他語言的模型，這樣可以加速模型的學習過程。
最後，持續進行模型的評估和改進，特別是在實際應用中的表現。通過收集用戶反饋和錯誤分析，針對模型在特定語言下的不足之處進行針對性改進，從而不斷提升其在EiPL問題自動評分中的準確性和可靠性。