論文の概要: Understanding vs. Generation: Navigating Optimization Dilemma in Multimodal Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15772v1
- Date: Tue, 17 Feb 2026 18:04:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.151227
- Title: Understanding vs. Generation: Navigating Optimization Dilemma in Multimodal Models
- Title（参考訳）: 理解と生成:マルチモーダルモデルにおける最適化ジレンマのナビゲート
- Authors: Sen Ye, Mengde Xu, Shuyang Gu, Di He, Liwei Wang, Han Hu,
- Abstract要約: マルチモーダルモデルにおける生成と理解の潜在的な対立に対処する枠組みを提案する。
生成中のモデルの理解能力を明示的に活用することにより、最適化ジレンマを緩和することに成功した。
これは、次世代の統一マルチモーダルモデルを設計するための貴重な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.9391057771634
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダルモデルにおける現在の研究は、生成能力の向上が理解を犠牲にし、その逆もしばしば発生する重要な課題に直面している。
このトレードオフを分析して、生成と理解の潜在的な衝突が主な原因である可能性を特定し、モデル内での競合ダイナミクスを生み出します。
そこで我々はReason-Reflect-Refine(R3)フレームワークを提案する。
この革新的なアルゴリズムは、単一ステップ生成タスクを「ジェネレーション・アンダースタンド・リジェネレーション」のマルチステッププロセスに再構成する。
生成中のモデルの理解能力を明示的に活用することにより、最適化ジレンマを緩和し、より強力な生成結果を実現し、生成プロセスに関連する理解能力を向上させる。
これは、次世代の統一マルチモーダルモデルを設計するための貴重な洞察を提供する。
コードはhttps://github.com/sen-ye/R3.comで入手できる。
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