要進一步提升基於 transformer 的語言模型在模擬閱讀認知過程中的性能，可以考慮以下幾個方向：
增強訓練數據的多樣性：擴大訓練數據集的範圍，涵蓋不同文體、主題和語言變體，能夠幫助模型更好地捕捉語言的多樣性和複雜性。例如，將來自不同文化背景的文本納入訓練，能夠提高模型對於不同語境的理解能力。
改進模型架構：探索更先進的 transformer 變體，如改進的自注意力機制或多模態學習，這些方法能夠更有效地捕捉長距離依賴關係和上下文信息，從而提升模型在閱讀過程中的表現。
結合認知科學的見解：將認知科學的研究成果融入模型設計中，例如，考慮人類在閱讀過程中如何處理信息的心理過程，並將這些過程轉化為模型的設計原則，能夠使模型更貼近人類的閱讀行為。
強化學習和自適應學習：利用強化學習技術，讓模型在模擬閱讀過程中不斷調整和優化其預測能力，這樣可以使模型在面對不同文本時，能夠自動適應並提高其預測準確性。
多任務學習：通過多任務學習的方式，同時訓練模型在多個相關任務上的表現，例如語言理解、情感分析和文本生成，這樣可以促進模型在閱讀理解上的綜合能力。