多模态大模型架构中的模型压缩技术

多模态大模型架构中的模型压缩技术

在多模态大模型设计中，模型压缩技术是实现高效部署的关键。本文将从实际应用角度，分享一套可复现的模型压缩方案。

数据处理流程

首先对图像和文本数据进行标准化处理：

import torch
from torchvision import transforms

class MultiModalPreprocessor:
    def __init__(self):
        self.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])
        ])
        
    def process_image(self, image):
        return self.image_transform(image)
    
    def process_text(self, text):
        # 文本tokenization和padding
        return torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])  # 简化示例

模型融合方案

采用特征级融合策略，将图像和文本特征在中间层进行拼接：

import torch.nn as nn

class MultiModalModel(nn.Module):
    def __init__(self, img_encoder, text_encoder):
        super().__init__()
        self.img_encoder = img_encoder
        self.text_encoder = text_encoder
        
    def forward(self, image, text):
        img_features = self.img_encoder(image)
        text_features = self.text_encoder(text)
        # 特征拼接
        fused = torch.cat([img_features, text_features], dim=1)
        return fused

压缩策略

通过知识蒸馏技术压缩模型：

# 教师模型
teacher = MultiModalModel(img_encoder, text_encoder)
# 学生模型
student = nn.Sequential(
    nn.Linear(1024, 512),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(512, 256)
)

# 损失函数
loss_fn = nn.KLDivLoss()

该方案可有效降低模型参数量和计算复杂度，同时保持多模态性能。