在預訓練過程中，除了注意力機制外，還有幾個其他特性可能會影響決策變壓器（DT）在不同環境中的表現。首先，預訓練數據的質量和多樣性是關鍵因素。若預訓練模型使用的數據集涵蓋了多種情境和任務，則模型能夠學習到更為通用的特徵，從而在不同的強化學習環境中表現更佳。其次，模型架構的設計也會影響性能。例如，DT的結構是否能夠有效捕捉馬爾可夫性依賴關係，將直接影響其在短期和長期規劃中的表現。此外，損失函數的選擇也至關重要，因為它決定了模型在預訓練過程中學習的目標，進而影響模型的泛化能力。最後，超參數的調整，如學習率和批次大小，對於模型的收斂速度和最終性能也有顯著影響。