SATA（空間自相關標記分析）方法的核心思想是利用標記特徵之間的空間關係來增強模型的表現能力和穩健性。這一方法不僅限於視覺轉換器（ViT），還可以擴展到其他類型的轉換器模型，例如自然語言處理中的大型語言模型（LLMs）。在LLMs中，詞彙或標記之間的關聯性同樣重要，SATA可以通過分析詞彙之間的空間自相關性來提升模型對語境的理解能力和對噪聲的抵抗力。這樣的應用可能會導致更穩健的語言生成和理解，特別是在面對複雜或不規則的語言結構時。因此，SATA在LLMs中的潛在應用值得深入研究，可能會為自然語言處理領域帶來顯著的性能提升。