提案手法であるHeterogeneous Multi-Class Model Merging (HM3)は、テキスト分類だけでなく、画像分類などの他のタスクにも適用可能です。HM3の基本的なアプローチは、異なる出力ラベルを持つ複数のモデルを統合し、単一のマルチ機能モデルを生成することにあります。この手法は、異なるアーキテクチャを持つモデル間での統合を可能にするため、画像分類タスクにおいても同様の原理を適用することができます。特に、HM3はモデルの出力層をゼロで拡張し、異なるラベル空間を持つモデルを統合するための柔軟性を提供します。このため、画像分類モデルにおいても、異なるクラスラベルを持つモデルを統合する際にHM3を利用することで、効率的なモデル統合が実現できると考えられます。