--- title: Beyond Language Modeling: An Exploration of Multimodal Pretraining (ICML 2026 Spotlight) tags: author: [品川政太朗](https://image.docswell.com/user/sei_shinagawa) site: [Docswell](https://www.docswell.com/) thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/PEXQ4ZW1JX.jpg?width=480 description: 2026年8月30-31日最先端NLP勉強会の発表資料です。 Beyond Language Modeling: An Exploration of Multimodal Pretraining (ICML 2026 Spotlight) について紹介するための資料です。現状は仮スライドで、当日までに差し替え予定です published: August 20, 26 canonical: https://image.docswell.com/s/sei_shinagawa/K1Q7N4-Beyond_Language_Modeling_An_Exploration_of_Multimodal_Pretraining --- # Page. 1 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQ4ZW1JX.jpg) 2026.08.30-31 最先端NLP勉強会 Beyond Language Modeling: An Exploration of Multimodal Pretraining Shengbang Tong, David Fan, John Nguyen, Ellis Brown, ほか（Meta FAIR / New York University） ICML 2026 (spotlight) 紹介者：品川 政太朗 # Page. 2 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK9Z8VMED.jpg) Beyond Language Modeling: An Exploration of Multimodal Pretrainingの概要 従来のよくあるVLM学習 • 学習済みの画像エンコーダ（＋画像デコーダ）を学習済みLLMに結合して学習 • LLMの影響が強くて何が効いてるのかよくわからない 本論文の貢献 Unified multimodal model (画像生成ありVLM)でマルチモーダル事前学習の効果を検証した • 学習済みLLMをやめて、一からtextとimage-captionペアで学習（※画像エンコーダのみ固定） • 「画像を混ぜると言語能力が落ちる」ようなモダリティ競合は起きるか、あるいは相補的かを 5軸で検証した Visual Representation Data World Model Architecture Scaling どんな視覚表現 が最適か データを混ぜる と何が起きるか 世界モデル能力 の出どころ 容量をどう割り 当てるか modality で法則 は違うのか 1 # Page. 3 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73WD2M275.jpg) （個人的）面白ポイント 著者勢はYann LeCun組（World Model勢） • まず動画などの実データから物理現象などの因果関係を学習していくべき派 • native multimodal pre-trainingの皮をかぶっているが思想がだだ洩れなのが良い • この論文の出版後、主要な著者勢がFAIRからAMI Labsに移籍している 2 # Page. 4 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DKPZ66JG.jpg) Unified language modelとは • • • • ここではvisionのencoder/decoderが一体化し、理解/生成ができるモデル LLM部分は未学習からスタート vision encoder/decoderは学習済み RAE decoderはvision encoderの埋め込みから画像を生成するよう学習したモデル RAE decoderなど LLM vision encoder (SigLIP2など) 3 # Page. 5 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKNYZZE8.jpg) この論文で扱っているデータ（interleaved dataはなし） 4 # Page. 6 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVVKGWMEQ.jpg) 知見１：vision encoderとdecoderの埋め込み表現は共有した方が良い テキストベンチマーク 画像生成ベンチマーク VQA SigLIP2（+RAE decoderが画像関係のベンチマークで突出） 5 # Page. 7 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GLQ8DXEL.jpg) 知見２：言語とvisionは事前学習から混ぜると相補関係になる 言語タスク（DCLM, Notes）のPPLがマルチモーダルデータの追加で改善 • 動画予測が絡むと良い • ただしimage-caption (MetaCLIP)を追加すると悪化 • 著者「captionの分布がテキストの分布と離れているからでは？」 • Actionのデータを含めると改善する 動画予測→ image-caption→ Action条件付き 動画予測→ 6 # Page. 8 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQYK915JP.jpg) 知見２：言語とvisionは事前学習から混ぜると相補関係になる vision token数固定でtext tokens数を増 やすと画像生成能力が向上 • 著者ら「GenEval などは複雑な text prompt に条件づけられるため、言 語能力が高いモデルほど prompt を 理解でき、text-image alignment も 向上する」 VQAのみ単に増やすよりも、他モダリ ティの 一般データを使う方が性能向上に寄与 7 # Page. 9 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WPXRV71.jpg) 知見３：NVMの能力獲得には一般のマルチモーダルデータが有効 NWM (Navigation World Model) • Action（自然言語や水平方向の並進(dx, dy)回転(dyaw)）に条件づけられた動画予測 • 動画フレーム4枚 ＋ Action → 次の動画フレーム • 評価方法 • 色々な経路をサンプリングして、ゴール画像とのLPIPSが最小の経路を選ぶ • ATE（Absolute Trajectory Error）予測軌跡と正解軌跡の対応点の距離 • RPE（Relative Pose Error）連続時刻間の相対移動・相対回転が正しい 論文：https://arxiv.org/abs/2412.03572 (CVPR 2025 Best Paper Honorable Mention) 8 # Page. 10 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1Y9NQ47G.jpg) 知見３：NVMの能力獲得には一般のマルチモーダルデータが有効 50B/100B事前学習の比較 • マルチモーダルデータを混ぜると、 NWMタスクの性能（ATEとRPE）が 改善 • 特に一般動画（Video）が効果的 200B事前学習におけるNWMデータの 割合の影響 • マルチモーダルデータが十分なら NWMはわずか1%で下がり切る 9 # Page. 11 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWGQ4MZJ2.jpg) 知見４：MoEにしておくとvision/text/multimodal expertが自然に分かれて高性能 • FFN層をvision/textに分けると性能が向上する→MoEでモデル自身に分担させる • 層が深くなるにつれ、text→multimodal/visionにexpertの割合が変わる • vision expertは理解・生成両方のタスクで使われる（ピアソン相関0.9） ※top-k個のexpertを選べる設定 10 # Page. 12 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLW2QLJ3.jpg) 知見５：MoEにするとスケーリング則におけるデータのギャップが減る IsoFLOP 解析：Chinchilla的なスケーリング則を見る • 計算量固定で計算最適なmodel size, data size探索 • 言語：DCLM の validation loss • 視覚：CC12M の diffusion loss Dense MoE model data model data lang 0.47 0.53 lang 0.41 0.59 vision 0.37 0.63 vision 0.36 0.64 MoE に す る と langvision間の差が縮まる 11 # Page. 13 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6WGV6MJV.jpg) 本論文の限界 SoTAの性能を出しているとかはない。ウリはあくまで統制された実験を した点 • 画像は256トークンで固定（vision encoderで16x16トークンに圧縮） • 事前学習LLMを使うより良いことを示したわけではない • interleaved dataを全く使ってない（一応動画+Actionは形式的には interleaved dataだが・・・） • モデルの大きさは2.3B（active 1.5B） 12 # Page. 14 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5MVD6QJ4.jpg) 所感 やはり動画、動画が本質。我々はWebデータを集めたりデータ合成する より全員GoProとかつけて一般動画を撮りまくればPhysical AIでもいいと こいける気がしている 13 # Page. 15 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E2938MW7R.jpg) 補足資料 14 # Page. 16 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y416X9EM.jpg) 補足1：モダリティの切り替えと attention 構造 系列のつくり方 画像・動画フレームは <BOI> I₁, I₂, …, I₂₅₆ <EOI> で囲む。学習時にも同 じ記号を使い、動画の場合は各フレームを個別に BOI / EOI で囲む attention mask の hybrid 構造 text 通常の causal 同一画像内 推論時の手順 1. text を autoregressive に生成する 2. <BOI> を生成した時点で text 生成を停止 frame 間 bidirectional causal ※ Appendix C。最近の any-to-any モデルを理解するうえでも参考になる部分 3. noise latent を挿入 4. 25-step Euler で flow matching を回す（画像フレーム全体の latent block をまとめて更新） navigation は行動もテキストで与える 5. <EOI> を追加 6. text の autoregressive 生成を再開 → 構造的に T → I → T を一続きの sequence として実行できる。画像生成 中は「次の visual token を1個ずつ AR 生成」しているのではない点が重 要 Tong et al., "Beyond Language Modeling", ICML 2026 — Figure 28 15 # Page. 17 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VENY2Z1DJ8.jpg) 補足2：なぜ SigLIP latent から画像を戻せるのか（RAE） SigLIP などの semantic feature は本来、画像再構成のための表現ではない 。しかし RAE (Representation Autoencoder) の decoder を学習しておけ ば SigLIP latent → pixels を実現できる 層が深くなるほどのトレードオフ ImageNet accuracy PSNR 12.8% → 86.3% 29.6 dB → 20.9 dB → 深い特徴ほど pixel fidelity は下がり、semantic information は上がる。 Figure 16 では、初期層は碁盤や猫の細部まで忠実に再構成される一方、後 段では意味内容は保たれるが細部が滑らかになる Tong et al., "Beyond Language Modeling", ICML 2026 — Figure 17 損失の設計と予測ターゲット 損失は L = λ_LM · L_LM + λ_flow · L_flow。既定は λ_LM = 1、λ_flow = 3 予測ターゲットは visual representation に依存する。RAE (SigLIP 2) では x-pred が v-pred を一貫して上回り（DPG 0.63 → 0.65）、言語への影響も 小さい。一方 VAE (FLUX.1) では x-pred にすると granularity を上げたときに text perplexity が跳ね上がる → 低次元表現では x-pred は不安定になりやすく、高次元表現では恩恵がある 16 # Page. 18 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79P1Z58E3.jpg) 補足3：3名の査読者の評価・指摘・回答 Reviewer KJGE Reviewer 9ReQ 評価 unified multimodal pretraining という重要でタ イムリーな問題。from-scratch かつ統制された設定で representation / data / architecture / MoE / scaling を 切り分けている。future unified multimodal models の reference paper になり得る 評価 pretrained initialization の confound を避けた from-scratch study。4軸の体系的比較。world modeling の emergence。MoE が language の parameter-hungry 性と vision の data-hungry 性の違 いを緩和するという分析 指摘 データ品質と distribution shift の分析が浅い／ 評価が proxy 寄り／interleaved data 未対応／typo・ writing／standard video generation benchmark がない ／DreamLLM・Emu・NExT-GPT との比較が弱い 指摘 text 能力を主に perplexity で評価している／ GenEval・DPGBench のbias と絶対性能／qualitative 比 較の不足／raw pixel が text PPL で最良な理由が不明／ BAGEL と逆の結論に見える 回答 Qwen3-Embedding-8B による t-SNE、DCLM と の cosine distance、caption length を追加。image 側 にも bias はあるが text 側の shift の方が大きいと説明 。interleaved は future work と認めた 回答 332 model × 14 benchmark で ρ = −0.8468。 qualitative 例を追加。BAGEL の「MoE」は本論文の modality-specific FFN に近いと整理 Reviewer P1j7 評価 （上2名と同様に実証研究としての価値を評価 ） 指摘 text → vision の転移の mechanism が説明され ていない／cosine distance と DCLM PPL の関係が単純 ではない／diffusion language models のように objective 自体を統一する方向も検討に値する 回答 VQA では強い text prior が質問理解と回答生成 を助け、T2I では複雑な prompt の理解が alignment を 助ける可能性を説明。LLaVA 型 baseline との比較を提 示。diffusion-style language modeling は有望な方向と 認めた 最終判定：Strong Accept + Accept + Accept → Spotlight。AC は “strong empirical study and meaningful conclusion” を採択理由に挙げている 17 # Page. 19 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78D41YZ7D.jpg) 補足4：データの内訳と、その他の実験結果 Dense モデルの scaling law 学習データ Tong et al., "Beyond Language Modeling", ICML 2026 — Table 2 I/T データソースの相補性 Tong et al., "Beyond Language Modeling", ICML 2026 — Figure 10 expert の共有設計（Table 1） Tong et al., "Beyond Language Modeling", ICML 2026 — Figure 5 Tong et al., "Beyond Language Modeling", ICML 2026 — Table 1 MetaCLIP を understanding に、Shutterstock を generation に割り当てると両者の 長所を取れる。データは capability ごとに独立に選べる可能性がある 256 expert / 16 active で、No Shared・Global Shared・Per-Modality Shared を比 較。per-modality の shared expert が全指標で最良で、モダリティごとに必要な容 量が違うことを示唆 18