跨模态对齐精度评估指标体系设计

跨模态对齐精度评估指标体系设计

在多模态大模型架构中，跨模态对齐精度是衡量图像-文本联合训练效果的核心指标。本文将构建一套完整的评估体系，包含多个维度的量化指标。

核心评估指标

1. 交叉熵损失 (Cross-Entropy Loss)

import torch
import torch.nn.functional as F

def cross_entropy_loss(logits, targets):
    return F.cross_entropy(logits, targets)

2. 余弦相似度 (Cosine Similarity)

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

def cosine_accuracy(embeddings1, embeddings2):
    similarities = cosine_similarity(embeddings1, embeddings2)
    # 计算对角线元素的平均相似度
    return np.mean(np.diag(similarities))

3. Top-K准确率 (Top-K Accuracy)

import torch

def top_k_accuracy(predictions, targets, k=1):
    _, top_k = torch.topk(predictions, k, dim=1)
    correct = top_k.eq(targets.expand_as(top_k)).sum()
    return correct.float() / len(targets)

数据处理流程

1. 预处理阶段：图像数据经过ResNet-50提取特征，文本使用BERT编码器处理
2. 对齐阶段：通过交叉注意力机制实现跨模态对齐
3. 评估阶段：将对齐后的特征向量进行指标计算

指标融合方案

采用加权平均的方式综合各指标：

final_score = α·CE + β·cos_sim + γ·top1_acc

其中α+β+γ=1，根据实际场景调整权重分配。

该体系可有效评估多模态模型的对齐精度，为架构优化提供量化依据。