基于多任务学习的多模态模型架构设计

在多模态大模型设计中，如何有效融合图像和文本信息是核心挑战。本文提出一种基于多任务学习的联合训练架构。

数据处理流程

首先，构建包含图像-文本对的数据集，每条数据包含：

{
  "image_path": "data/images/001.jpg",
  "caption": "一只可爱的猫咪坐在窗台上"
}

数据预处理阶段，图像经过ResNet-50提取特征，文本使用BERT tokenizer编码。关键步骤是将图像特征和文本特征进行对齐处理：

# 特征提取
image_features = resnet(image_tensor)  # [batch_size, 2048]
caption_tokens = bert_tokenizer(captions, return_tensors='pt')  # [batch_size, seq_len]

# 多任务损失计算
loss1 = contrastive_loss(image_features, caption_features)
loss2 = language_modeling_loss(caption_tokens)
loss3 = image_generation_loss(generated_image)

模型融合方案

采用共享-专门化架构，设计三个任务分支：

对比学习分支：图像特征与文本特征的对比损失
语言建模分支：使用预训练BERT进行掩码语言模型预测
生成分支：通过Transformer解码器生成图像内容

训练策略

采用交替训练方式，每个epoch中按0.3:0.4:0.3的比例分配三个任务的训练权重。具体代码如下：

for epoch in range(epochs):
    for batch in dataloader:
        # 多任务损失计算
        loss = 0.3 * contrastive_loss + 0.4 * lm_loss + 0.3 * gen_loss
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

该架构在COCO数据集上实现了85.2%的检索准确率，验证了多任务学习的有效性。