图像文本联合训练的模型架构对比分析
在多模态大模型设计中，图像文本联合训练已成为主流方向。本文通过对比三种典型架构，总结其数据处理流程与融合策略。
架构一：早期双塔结构
该架构采用独立编码器分别处理图像和文本，通过点积相似度计算进行对齐。数据预处理阶段，图像需resize至224x224并归一化，文本使用BERT tokenizer编码为512长度序列。模型融合时，将两个模态的特征向量进行L2归一化后计算余弦相似度。
架构二：交叉注意力融合
此架构在Transformer中引入跨模态注意力机制。图像和文本分别输入编码器后，通过交叉注意力层实现信息交互。具体步骤：1）图像经过ResNet-50提取特征图；2）文本经过BERT编码器；3）使用交叉注意力模块进行特征融合；4）最终输出联合表示向量。
架构三：统一编码器结构
该架构将图像和文本统一到单个Transformer中，通过视觉token和文本token的联合训练。数据处理流程：1）图像切分为16x16的patch；2）使用线性投影映射为token；3）文本token与视觉token拼接后输入统一编码器。
可复现代码示例（交叉注意力融合）：
# 伪代码示例
image_features = resnet(image)
text_features = bert(text)
cross_attention_output = cross_attention(image_features, text_features)
三种架构在训练效率、模型复杂度和性能表现上各有优劣，需根据实际业务场景选择。
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