多模态大模型架构中的特征提取优化

多模态大模型架构中的特征提取优化

在多模态大模型设计中，特征提取阶段的优化直接影响最终性能。最近在搭建图像-文本联合训练系统时，踩了几个典型的坑。

问题背景

最初采用的是标准的ResNet+BERT结构，但发现训练过程中出现了严重的梯度消失问题。经过分析，主要原因是两个模态的特征空间差异过大。

解决方案

我采用了以下优化策略：

1. 特征对齐层设计

# 使用MLP对齐不同维度特征
class FeatureAligner(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.project = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, output_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.LayerNorm(output_dim)
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.project(x)

2. 动态权重调整

# 根据训练进度动态调整模态权重
class DynamicWeighter(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.tensor(0.5))
        
    def forward(self, img_feat, text_feat):
        weight = torch.sigmoid(self.weight)
        return weight * img_feat + (1 - weight) * text_feat

3. 多尺度特征融合 通过在不同层次进行特征融合，避免信息丢失。实验表明，在ResNet的第3、4层分别进行融合效果最佳。

复现步骤

1. 准备数据集并预处理
2. 构建基础模型结构
3. 添加对齐层和动态权重模块
4. 调整学习率策略

这种方案在COCO数据集上实现了15%的性能提升。