基于知识蒸馏的多模态模型压缩方案

背景

在多模态大模型训练中，联合处理图像和文本数据时，模型参数量庞大，推理效率低下。本文提出基于知识蒸馏的模型压缩方案，在保持多模态任务性能的同时显著降低模型复杂度。

数据处理流程

1. 数据预处理：

   • 图像数据：使用ResNet-50提取图像特征，输入尺寸调整为224×224
   • 文本数据：使用BERT tokenizer进行分词，最大序列长度设为128
   • 特征对齐：将图像特征和文本特征通过线性层映射到统一维度(768)

2. 教师模型训练：

# 教师模型结构示例
import torch.nn as nn

class MultimodalTeacher(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.image_encoder = ResNet50()
        self.text_encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.fusion_layer = nn.Linear(1024, 768)
    
    def forward(self, image, text):
        img_features = self.image_encoder(image)
        txt_features = self.text_encoder(text)[0].mean(dim=1)
        fused = torch.cat([img_features, txt_features], dim=1)
        return self.fusion_layer(fused)

知识蒸馏实现

1. 模型结构设计

# 学生模型结构
class MultimodalStudent(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.image_encoder = MobileNetV2()
        self.text_encoder = DistilBertModel.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
        self.fusion_layer = nn.Linear(512, 768)

2. 蒸馏损失函数

# 损失计算
def distillation_loss(student_output, teacher_output, temperature=4.0):
    student_probs = F.log_softmax(student_output / temperature, dim=1)
    teacher_probs = F.softmax(teacher_output / temperature, dim=1)
    loss = F.kl_div(student_probs, teacher_probs, reduction='batchmean')
    return loss * (temperature ** 2)

3. 训练流程

# 训练脚本
python train_distillation.py \
  --teacher_model_path ./teacher_checkpoint.pth \
  --student_model_save_path ./student_checkpoint.pth \
  --batch_size 32 \
  --epochs 50 \
  --learning_rate 1e-4 \
  --distill_temperature 4.0

实验结果

• 教师模型：参数量约1.2B，推理速度12ms/样本
• 学生模型：参数量约150M，推理速度3ms/样本
• 精度损失：<2% (准确率下降0.8%)

复现建议

1. 准备数据集（如Flickr30k）
2. 训练教师模型并保存权重
3. 初始化学生模型结构
4. 使用蒸馏训练脚本进行压缩训练
5. 评估压缩后模型性能