GALLaの手法は、コード理解や生成に特化したものであるものの、そのフレームワークはモデル非依存かつタスク非依存であるため、他のドメインのタスクにも応用可能です。GALLaは、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いて構造情報を処理し、言語モデルの埋め込み空間に投影するアプローチを採用しています。この方法は、異なるドメインのデータに対しても適用できるため、例えば、自然言語処理やコンピュータビジョンなどの他の領域においても、構造情報を活用したモデルの強化が期待できます。特に、異なるモダリティ間のアライメントを行うことで、さまざまなタスクにおいて性能向上が見込まれます。