理解と生成：マルチモーダルモデルにおける最適化のジレンマを探る
Understanding vs. Generation: Navigating Optimization Dilemma in Multimodal Models
February 17, 2026
著者: Sen Ye, Mengde Xu, Shuyang Gu, Di He, Liwei Wang, Han Hu
cs.AI
要旨
現在のマルチモーダルモデル研究では、生成能力の向上と理解能力の向上がトレードオフの関係にあるという重要な課題に直面しています。我々はこの課題を分析し、その主な原因が生成と理解の間に潜在する競合関係、すなわちモデル内での競合的ダイナミクスにある可能性を明らかにしました。この問題に対処するため、我々はReason-Reflect-Refine（R3）フレームワークを提案します。この革新的なアルゴリズムは、単一段階の生成タスクを「生成-理解-再生成」という多段階プロセスへと再構成します。生成過程においてモデルの理解能力を明示的に活用することで、最適化のジレンマを緩和することに成功し、生成プロセスに関連するより強力な生成結果と理解能力の向上を実現しました。これは次世代の統合型マルチモーダルモデル設計に対する貴重な知見を提供します。コードはhttps://github.com/sen-ye/R3で公開されています。
English
Current research in multimodal models faces a key challenge where enhancing generative capabilities often comes at the expense of understanding, and vice versa. We analyzed this trade-off and identify the primary cause might be the potential conflict between generation and understanding, which creates a competitive dynamic within the model. To address this, we propose the Reason-Reflect-Refine (R3) framework. This innovative algorithm re-frames the single-step generation task into a multi-step process of "generate-understand-regenerate". By explicitly leveraging the model's understanding capability during generation, we successfully mitigate the optimization dilemma, achieved stronger generation results and improved understanding ability which are related to the generation process. This offers valuable insights for designing next-generation unified multimodal models. Code is available at https://github.com/sen-ye/R3.