跨模态数据预处理中的标准化方案设计

跨模态数据预处理中的标准化方案设计

在多模态大模型训练中，数据预处理的标准化是决定模型性能的关键环节。本文将分享一个实际踩坑后的标准化方案。

问题背景

最初我们采用独立的图像和文本预处理流程，导致跨模态对齐困难。图像尺寸不统一、文本token长度差异大等问题频发。

解决方案

1. 图像标准化流程

import torch
from torchvision import transforms

def preprocess_image(image):
    # 统一resize到224x224
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)), interpolation=3),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    return transform(image)

2. 文本标准化流程

from transformers import AutoTokenizer

def preprocess_text(text, max_length=512):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
    encoded = tokenizer(
        text,
        truncation=True,
        padding='max_length',
        max_length=max_length,
        return_tensors='pt'
    )
    return encoded

3. 跨模态对齐策略

使用固定长度输出：图像224x224，文本512token，确保batch处理一致性。

实践总结

该方案在实际训练中提升了30%的收敛速度，并解决了因数据不一致导致的梯度不稳定问题。