要進一步提高大型語言模型（LLM）在分佈外任務上的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
模組化架構：如文中所述，採用獨立因果語言模型（ICLM）架構，將LLM分為多個模組，每個模組專注於特定的任務或領域。這種模組化設計可以促進專業化，減少模型在面對新分佈時的脆弱性。
因果約束：引入因果約束來強化模型的推理能力。透過最小化模組之間的互信息，可以促使模型學習到更具抽象性的因果關係，從而提高其在分佈外情境下的表現。
持續學習：設計能夠進行持續學習的系統，使模型能夠隨著新數據的到來不斷更新其知識，而不會忘記先前學習的內容。這可以通過保持域不變模組的穩定性來實現，從而減少災難性遺忘的影響。
數據增強：使用數據增強技術來擴展訓練數據集，特別是在面對不平衡或稀有的數據分佈時。這可以幫助模型更好地適應不同的情境和任務。
多樣化訓練：在訓練過程中引入多樣化的任務和數據來源，讓模型接觸到更廣泛的情境，從而提高其對新任務的適應能力。