基于自监督学习的多模态模型预训练策略

在多模态大模型架构设计中，预训练阶段的策略直接影响最终模型性能。本文提出一种基于自监督学习的多模态模型预训练方法，通过构建跨模态对比学习框架实现图像-文本联合训练。

数据处理流程

首先对原始数据进行标准化处理：

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

class MultiModalDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, image_paths, texts):
        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])
        ])
        self.image_paths = image_paths
        self.texts = texts
    
    def __len__(self):
        return len(self.image_paths)
    
    def __getitem__(self, idx):
        image = Image.open(self.image_paths[idx]).convert('RGB')
        image = self.image_transform(image)
        text = self.texts[idx]
        return image, text

模型融合方案

采用双塔结构，图像模态使用ResNet-50，文本模态使用BERT-base：

import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class MultiModalModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.image_encoder = models.resnet50(pretrained=True)
        self.image_encoder.fc = nn.Linear(2048, 768)
        
        self.text_encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.text_pooler = nn.Linear(768, 768)
        
        self.temperature = nn.Parameter(torch.ones([]) * 0.07)
    
    def forward(self, image, text):
        # 图像编码
        image_features = self.image_encoder(image)
        image_features = nn.functional.normalize(image_features, dim=1)
        
        # 文本编码
        text_outputs = self.text_encoder(text)
        text_features = text_outputs.last_hidden_state[:, 0]  # CLS token
        text_features = self.text_pooler(text_features)
        text_features = nn.functional.normalize(text_features, dim=1)
        
        return image_features, text_features

自监督训练策略

通过对比学习损失函数：

# 计算相似度矩阵
logits = torch.matmul(image_features, text_features.T) * self.temperature.exp()

# 对比损失
loss = -torch.diag(torch.log_softmax(logits, dim=1)).mean()
loss += -torch.diag(torch.log_softmax(logits.T, dim=1)).mean()

该方案可有效学习模态间语义关联，在下游任务中表现优异，具有良好的可复现性。

SpicySpirit · 2026-01-08T10:24:58

这种双塔结构看似合理，但实际训练中容易出现模态不平衡问题。建议加入动态权重调整机制，比如根据对比损失的梯度大小自适应调节图像和文本分支的学习率，而不是简单地共享参数。

BigQuinn · 2026-01-08T10:24:58

跨模态对比学习框架虽然流行，但忽略了模态间语义鸿沟的复杂性。建议引入多尺度注意力机制，在不同层级上对齐图像和文本特征，而非仅依赖最后的向量表示进行对比。

SpicyHand · 2026-01-08T10:24:58

数据预处理部分过于简化，标准化参数固定死在ImageNet上，这在实际应用中可能造成性能损失。建议根据具体任务重新计算均值方差，或者使用更灵活的数据增强策略来提升模型泛化能力

基于自监督学习的多模态模型预训练策略