神经网络Transformer架构中的多模态学习

多模态学习使模型能同时处理和理解多种类型的数据（如文本、图像、音频）。在Transformer架构中，这一能力通过以下机制实现：

1. 模态编码器
   每个模态使用独立的编码器进行特征提取：

• 文本采用词嵌入层+位置编码，生成词向量序列
• 图像通过卷积神经网络或ViT分割为图块嵌入
• 音频转换为梅尔频谱后切分为时频片段嵌入
  各模态数据被统一投影到相同维度的向量空间

2. 跨模态注意力
   在编码器层引入跨模态注意力机制：

• 查询向量来自目标模态（如文本）
• 键值对来自源模态（如图像）
• 通过注意力权重计算模态间语义对齐
  例如文本"红色汽车"的查询会聚焦到图像中的对应区域

3. 融合策略
   不同阶段的融合方式包括：

• 早期融合：将多模态嵌入拼接后输入共享Transformer
• 中期融合：各模态先独立编码，再通过交叉注意力交互
• 晚期融合：分别处理模态后融合最终表示

4. 位置感知
   为视觉等非序列数据设计二维位置编码：

• 将图像坐标分解为行、列方向的正弦编码
• 音频添加时间轴位置编码
  确保模型理解空间/时序关系

5. 预训练目标
   采用多任务预训练强化跨模态理解：

• 掩码语言建模与掩码图像建模联合训练
• 图像-文本匹配任务学习模态对应关系
• 对比学习拉近相关样本的跨模态表示

6. 解码生成
   多模态到文本的生成任务中：

• 编码器接收多模态输入
• 解码器通过交叉注意力获取视觉/听觉上下文
• 自回归生成时动态参考多模态信息

这种设计使Transformer能理解跨模态语义关联，如根据医学影像生成诊断报告，或基于视频内容回答问题，推动具身智能等前沿发展。