要進一步提升大型語言模型（LLM）在純生成階層提示（PGHP）模式下自主決定模塊層次結構的能力，可以考慮以下幾個策略：
增強訓練數據集：通過擴展訓練數據集，特別是包含多種硬體設計的範例，來提高LLM對於不同模塊層次結構的理解。這些數據集應該涵蓋各種複雜度的設計，並且標註清楚每個模塊的功能和層次關係。
引入層次結構的示例：在訓練過程中，提供明確的層次結構示例，讓LLM學習如何從高層次的設計需求中提取出子模塊。這可以通過使用人類設計師提供的設計範本來實現，幫助模型理解如何將複雜的設計分解為可管理的部分。
強化學習與反饋機制：結合強化學習技術，讓LLM在生成模塊層次結構後，根據模塊的性能和測試結果進行自我調整。這樣的反饋機制可以幫助模型不斷改進其層次結構的選擇。
多模態學習：考慮將LLM與其他形式的數據（如圖形或電路圖）結合，進行多模態學習。這樣可以幫助模型更好地理解硬體設計的視覺和結構特徵，進而提升其生成階層結構的能力。