要進一步提高MPDF在更大規模和更複雜的DNA編碼庫（DEL）數據集上的性能，可以考慮以下幾個策略：
擴展預訓練數據集：通過使用更大且多樣化的生化數據庫進行預訓練，可以增強模型的泛化能力。這樣可以幫助MPDF捕捉到更多的化合物特徵，從而提高其在複雜數據集上的表現。
增強模型架構：可以考慮引入更深層的神經網絡架構或使用更先進的模型，如變壓器（Transformer）架構，來提高特徵提取的能力。這些模型在處理大規模數據時表現出色，能夠捕捉更複雜的模式。
多任務學習：通過將MPDF擴展為多任務學習框架，可以同時進行多個相關任務的訓練，例如活性預測和虛擬篩選。這樣可以促進模型學習到更豐富的特徵表示，從而提高其在不同任務上的性能。
數據增強技術：在訓練過程中引入數據增強技術，如隨機噪聲添加、化合物結構變換等，可以幫助模型更好地適應不同的數據變化，從而提高其穩定性和準確性。
優化超參數：通過系統性地調整模型的超參數，如學習率、批量大小和正則化參數，可以進一步提升模型的性能。使用自動化的超參數優化工具可以加速這一過程。