設計一種更加有效的機制來動態調整跨注意力的使用概率，可以考慮以下幾個步驟：
基於性能的調整：在每個訓練迭代中，根據模型在驗證集上的性能來調整跨注意力的使用概率。例如，當模型在驗證集上的表現提升時，可以增加跨注意力的使用概率，反之則減少。
自適應學習率：引入自適應學習率的概念，根據模型的收斂速度和損失變化來調整跨注意力的使用概率。當模型收斂較快時，可以增加跨注意力的使用，以便更好地利用預訓練模型的知識。
基於特徵的選擇：設計一個特徵選擇機制，根據當前輸入數據的特徵分佈來動態調整跨注意力的使用概率。例如，對於某些特定類別的數據，可能需要更高的跨注意力使用概率來獲取更多的預訓練知識。
強化學習策略：利用強化學習算法來訓練一個代理，該代理根據當前的訓練狀態和性能指標來決定跨注意力的使用概率。這樣可以使模型在訓練過程中不斷學習和調整。
多任務學習：在多任務學習的框架下，根據不同任務的需求動態調整跨注意力的使用概率。這樣可以使模型在處理多個任務時，能夠靈活地選擇最合適的注意力機制。