联合训练中模型训练过程可视化

在多模态大模型联合训练中，训练过程可视化是理解模型行为的关键环节。本文通过对比分析两种可视化方案，展示如何有效监控图像-文本联合训练的进展。

核心挑战

传统单模态训练可视化相对简单，但多模态联合训练面临以下问题：

1. 模态间特征维度不匹配
2. 跨模态注意力机制难以直观呈现
3. 训练损失函数包含多个子项

方案对比

方案A：特征嵌入可视化

• 使用t-SNE降维到2D/3D空间
• 对比不同训练阶段的特征分布
• 可复现代码片段：

from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt

tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)
features_2d = tsne.fit_transform(model_features)
plt.scatter(features_2d[:, 0], features_2d[:, 1])

方案B：注意力权重可视化

• 可视化跨模态注意力权重矩阵
• 通过热力图展示文本-图像交互强度
• 关键代码：

attention_weights = model.get_attention_weights()
plt.imshow(attention_weights, cmap='hot')

实践建议

推荐结合两种方案，既关注全局特征分布，也深入理解模态交互机制。在训练监控面板中，应同时显示损失曲线和可视化结果，实现真正的联合训练过程监控。