基于多头注意力的跨模态信息融合

基于多头注意力的跨模态信息融合

在多模态大模型架构中，图像与文本的联合训练需要设计有效的跨模态信息融合机制。本文基于多头注意力机制，提供一套可复现的数据处理流程和模型融合方案。

数据预处理流程

首先对输入数据进行标准化处理：

# 图像预处理
image = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])(image)

# 文本预处理
text = tokenizer(text, padding='max_length', max_length=128, truncation=True, return_tensors='pt')

模型融合架构

采用多头注意力进行跨模态交互：

class CrossModalAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim=768, num_heads=8):
        super().__init__()
        self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads)
        
    def forward(self, image_features, text_features):
        # 交叉注意力计算
        attn_output, _ = self.multihead_attn(
            image_features.transpose(0, 1),
            text_features.transpose(0, 1),
            text_features.transpose(0, 1)
        )
        return attn_output.transpose(0, 1)

训练策略

在联合训练中，通过对比损失函数优化：

loss = contrastive_loss(image_features, text_features, temperature=0.1)

该方案可在视觉-语言预训练任务中实现高效跨模态对齐，具有良好的可复现性。