多模态大模型架构中的特征表示学习
在多模态大模型设计中，特征表示学习是核心环节。以图像-文本联合训练为例，我们采用双流特征提取器进行特征学习。
数据预处理流程
首先对输入数据进行标准化处理：
# 图像预处理
image_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 文本预处理
from transformers import AutoTokenizer
vocab = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
特征提取器设计
图像特征提取使用ResNet-50，文本特征提取采用BERT模型：
# 图像特征提取
image_encoder = models.resnet50(pretrained=True)
image_features = image_encoder(image_input)
# 文本特征提取
text_encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
text_features = text_encoder(text_input)[0][:, 0, :] # [CLS] token输出
特征融合策略
采用交叉注意力机制进行特征对齐：
# 构建多头注意力层
attention_layer = nn.MultiheadAttention(
embed_dim=768,
num_heads=8,
batch_first=True
)
# 特征对齐
aligned_features = attention_layer(text_features, image_features, image_features)
训练策略
使用对比损失函数进行联合优化：
# 对比损失计算
similarity = torch.cosine_similarity(image_features, text_features)
loss = -torch.log(torch.exp(similarity) / torch.sum(torch.exp(similarity)))
该架构通过双流特征提取+交叉注意力融合，实现了多模态特征的有效表示学习。
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