要將本文提出的Prior-Aware Decoding (PAD) 方法擴展到處理非局部強先驗的情況，可以考慮以下幾個方向。首先，非局部強先驗的特點在於數據和任務部分之間的關係更加複雜，可能涉及到任務描述和數據的交錯或互換。因此，對於這類情況，應該設計更靈活的提示結構，以便更好地捕捉這些複雜的關係。
其次，可以考慮引入額外的上下文信息，通過系統提示來強調模型在生成過程中應該關注的特定部分。例如，通過在提示中加入指示性語句，告訴模型在生成過程中要忽略某些上下文或專注於特定的任務描述，這樣可以幫助模型更好地識別和處理非局部強先驗的影響。
最後，未來的研究可以探索如何利用多層次的模型架構，將不同層次的上下文信息進行整合，從而更全面地捕捉非局部強先驗的特徵。這樣的研究不僅能夠增強PAD方法的適用性，還能為理解語言模型的行為提供更深入的見解。