多模态架构设计中的模型可扩展性测试记录

多模态架构设计中的模型可扩展性测试记录

在多模态大模型架构设计中，模型的可扩展性是决定系统长期可用性的关键因素。本文通过具体的数据处理流程和模型融合方案，记录了模型可扩展性测试过程。

数据处理流程

首先，我们构建了图像-文本对数据集，包含10万条样本。使用以下步骤进行预处理：

# 图像预处理
from torchvision import transforms
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
import torch
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

模型融合方案

采用双流架构，分别处理图像和文本特征，然后通过交叉注意力机制进行融合。测试中我们调整了以下参数：

# 双流模型结构
class MultimodalModel(nn.Module):
    def __init__(self, img_dim, text_dim, hidden_dim):
        super().__init__()
        self.image_encoder = nn.Linear(img_dim, hidden_dim)
        self.text_encoder = nn.LSTM(text_dim, hidden_dim)
        self.cross_attention = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=8)
        
    def forward(self, image, text):
        img_features = self.image_encoder(image)
        text_features, _ = self.text_encoder(text)
        # 交叉注意力融合
        fused_features, _ = self.cross_attention(img_features, text_features, text_features)
        return fused_features

可扩展性测试

我们分别测试了不同数据规模下的性能表现，发现当样本数量从1万增长到10万时，模型训练时间增加了约2.5倍。该测试验证了架构在数据增长情况下的线性扩展能力。