多模态数据融合处理流程优化方案

在大模型训练中，多模态数据融合是提升模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的多模态数据融合处理流程优化方案。

数据预处理阶段

首先对文本、图像、音频等不同模态数据进行标准化处理：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def preprocess_text(text):
    return text.lower().strip()

def preprocess_image(image_path):
    from PIL import Image
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    return img.resize((224, 224))

特征提取与对齐

使用预训练模型提取各模态特征，并进行维度对齐：

# 文本特征提取
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

def extract_text_features(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).numpy()

融合策略优化

采用注意力机制进行多模态特征融合：

import torch.nn.functional as F

def attention_fusion(text_features, image_features):
    # 计算注意力权重
    text_norm = F.normalize(text_features, dim=1)
    image_norm = F.normalize(image_features, dim=1)
    attention_weights = torch.mm(text_norm, image_norm.t())
    
    # 加权融合
    fused_features = (text_features * attention_weights.softmax(dim=1)) + \
                     (image_features * attention_weights.softmax(dim=0))
    return fused_features

该方案可有效提升多模态模型在跨模态任务中的表现，建议在实际项目中根据具体数据特点进行参数调优。