图像文本联合训练的模型微调流程

图像文本联合训练的模型微调流程

在多模态大模型架构设计中，图像文本联合训练的核心在于如何有效融合视觉和语言特征。本文将详细阐述具体的微调流程。

数据预处理阶段

首先进行数据清洗和格式标准化：

import torch
from torchvision import transforms
from transformers import AutoTokenizer

# 图像预处理
image_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)), interpolation=Image.BICUBIC),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 文本预处理
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

模型融合架构

采用交叉注意力机制进行特征融合：

from transformers import BertModel, ViTModel

class MultimodalModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.vit = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
        self.cross_attention = nn.MultiheadAttention(768, 8)
        
    def forward(self, image, text):
        # 提取视觉特征
        visual_features = self.vit(image).last_hidden_state
        # 提取文本特征
        text_features = self.bert(text).last_hidden_state
        # 跨模态注意力融合
        fused_features, _ = self.cross_attention(visual_features, text_features, text_features)
        return fused_features

微调流程

1. 阶段一：冻结视觉模型，仅训练文本分支
2. 阶段二：同时微调两个分支，使用学习率调度
3. 阶段三：端到端联合优化

通过分阶段微调策略，可有效避免梯度消失问题，提升模型收敛速度。