相似性損失方法的擴展可以通過以下幾個步驟來實現。首先，研究者可以選擇其他基礎模型，如BERT、GPT或其他視覺模型，並將相似性損失納入其微調過程中。這需要對這些模型的架構和特性進行深入理解，以確保相似性損失的實施不會干擾模型的原有學習機制。其次，針對不同的任務，例如自然語言處理或音頻識別，研究者可以設計相應的相似性損失函數，這可能涉及到對輸入數據的特徵提取和相似性度量進行調整。最後，通過在多個數據集和任務上進行實驗，評估相似性損失的效果，從而驗證其在不同場景下的通用性和有效性。