要將Token Embedding Variability (TEV)和Multi-head Low-Rank Attention (MLRA)的方法擴展到更大規模的語言模型，首先需要考慮模型的架構和訓練策略。對於更大規模的模型，例如參數量達到數十億的模型，TEV可以作為一個有效的穩定性指標，幫助監控模型在訓練過程中的穩定性。具體而言，可以在每個訓練階段計算TEV，以便及時調整學習率或其他超參數，從而減少梯度噪聲的影響。
在評估其在更複雜任務上的性能時，可以選擇多個下游任務進行測試，例如文本生成、問答系統或情感分析等。這些任務的複雜性要求模型在理解和生成自然語言方面具備更高的能力。通過在這些任務上進行零-shot或few-shot評估，可以比較不同模型架構（如使用MLRA的模型與傳統模型）在實際應用中的表現，從而驗證TEV和MLRA的有效性。