تهدف آلية الخروج المبكر إلى تسريع سرعة الاستدلال من نماذج اللغة المدربة مسبقا على نطاق واسع. الفكرة الأساسية هي الخروج مبكرا دون المرور من خلال كل طبقات الاستدلال في مرحلة الاستدلال. لإجراء تنبؤات دقيقة لمهام المصب، ينبغي النظر في المعلومات اللغوية الهرمية المدمجة في جميع الطبقات بشكل مشترك. ومع ذلك، فقد تقتصر الكثير من الأبحاث الآن على استخدام التمثيلات المحلية لطبقة الخروج. هذا العلاج يفقد حتما معلومات عن الطبقات السابقة غير المستخدمة وكذلك الميزات الرفيعة المستوى المضمنة في الطبقات المستقبلية، مما يؤدي إلى الأداء دون الأمثل. لمعالجة هذه المشكلة، نقترح طريقة مستقبلية جديدة جديدة لإجراء تنبؤات شاملة من منظور عالمي. نأخذ أولا في الاعتبار جميع المعلومات اللغوية المضمنة في الطبقات السابقة، ثم اتخذ خطوة أخرى لإشراك المعلومات المستقبلية التي لا يمكن الوصول إليها في الأصل للتنبؤات. توضح تجارب واسعة أن أسلوبنا تتفوق على أساليب الخروج المبكر السابقة من هامش كبير، مما يؤدي إلى أداء أفضل وقوي.