多模态模型中的注意力机制对比
在多模态大模型架构中，注意力机制是实现图像-文本联合建模的核心组件。本文通过具体数据处理流程和模型融合方案，对比分析三种主流注意力机制：交叉注意力、自注意力和混合注意力。
数据预处理流程
首先对输入数据进行标准化处理：图像经过ResNet-50提取特征图，文本使用BERT tokenizer编码为token序列。关键步骤是将图像特征（B×H×W×C）展平为序列（B×N×C），其中N=H×W。
模型融合方案
交叉注意力机制：
# 输入特征
image_features = self.image_encoder(image) # (B, N, C)
text_features = self.text_encoder(text) # (B, L, C)
# 交叉注意力计算
attn_output = self.cross_attention(
query=text_features,
key=image_features,
value=image_features
)
自注意力机制：
# 混合特征拼接
combined_features = torch.cat([image_features, text_features], dim=1) # (B, N+L, C)
# 自注意力计算
attn_output = self.self_attention(combined_features)
实验对比
在COCO数据集上，交叉注意力机制在图像描述生成任务中表现最佳，准确率提升约8%。自注意力机制在语义理解任务中效果更优，但计算复杂度高。混合注意力通过动态权重分配，在多个任务中取得平衡表现。
复现步骤
- 准备COCO数据集并预处理
- 构建包含上述注意力模块的多模态模型
- 训练过程中记录各机制性能指标
- 评估不同机制在下游任务中的表现
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