神经网络Transformer架构中的多模态提示学习 步骤一：核心概念与问题起源 多模态提示学习是提示学习技术与多模态人工智能结合的产物。在传统单模态（如纯文本）提示学习中，我们通过设计文本模板（如“这张图片描绘了[ 掩码]”）来引导模型完成任务。但当输入包含图像、音频、视频等多种模态数据时，仅使用文本提示无法充分激发模型对非文本信息的理解与利用。多模态提示学习旨在解决此问题，其核心目标是： 设计能够同时适配并引导处理多种输入数据模态的提示，以高效激发预训练多模态模型（如CLIP、Flamingo）的下游任务能力，通常无需或仅需极少量的参数更新。 步骤二：基本构成与提示形式 一个典型的多模态提示通常由两部分协同构成： 跨模态共享提示 ：这是一组可学习的 连续向量（连续提示） ，其本身没有明确的、人类可读的语义。这些向量被同时注入到模型处理不同模态数据的网络分支（如图像编码器和文本编码器）的输入层或中间层。它们作为“任务指令”的隐式表示，指导各模态编码器如何从原始数据中提取与当前任务相关的特征。 模态特定上下文 ：这部分是 原始数据本身 或其在模型中的标准表示。例如，对于图像模态，就是像素块经过线性投影后的特征序列；对于文本模态，可能就是任务相关的类别名称或少量示例的文本嵌入。共享提示与这些模态特定特征进行拼接或相加，共同构成模型的完整输入。 步骤三：关键技术方法与分类 根据提示作用的位置和方式，主要分为三类： 输入级多模态提示 ：将可学习的提示向量直接与来自不同模态的输入特征序列进行拼接。例如，在视觉-语言模型中，在图像特征序列前添加一组可学习向量作为“视觉提示前缀”，同时在文本特征序列前添加另一组（或共享的）可学习向量作为“文本提示前缀”，然后送入编码器。 中间级多模态提示 ：将提示向量注入到模型各Transformer层的自注意力或前馈网络模块中。例如，设计可学习的“键-值”对插入到每一层的注意力机制里，这些键值对携带任务信息，能够影响模型在跨模态交互时关注的重点。 统一提示与解耦提示 ： 统一提示 ：所有模态共享同一套可学习提示参数，强调模态间的共同任务语义。 解耦提示 ：为每个模态设计独立的提示参数，允许模型学习模态特定的任务适配信息，再进行后期融合。 步骤四：训练与优化过程 多模态提示学习的训练通常采用 提示调优 范式： 冻结主模型 ：保持大规模预训练的多模态模型的所有参数固定不变。这是其与全模型微调的核心区别，保证了参数高效性。 仅优化提示参数 ：只对引入的少量可学习提示向量（可能仅为模型总参数的万分之一或更少）进行梯度更新。损失函数根据下游任务定义，如图文匹配任务的对比损失、视觉问答的分类损失等。 数据利用 ：通常依赖少量标注样本（少样本学习）即可有效训练，因为提示主要是在“唤醒”模型预训练时已习得的通用多模态知识，而非学习全新模式。 步骤五：优势与挑战 优势 ： 参数高效 ：仅需微调极少量参数，存储和部署成本低。 防止灾难性遗忘 ：冻结主模型保留了其在海量多模态数据上学到的通用知识。 快速适配 ：能快速适应新的下游任务，适合多任务学习和场景切换。 统一框架 ：为不同模态的任务提供了统一的参数高效微调方法。 挑战 ： 提示设计复杂性 ：如何设计提示的注入位置、初始化方式以及在不同模态间的共享策略，对性能影响显著，且缺乏理论指导。 模态对齐难度 ：对于差异巨大的模态（如图像与音频），设计能有效协调两者的提示机制更具挑战。 任务容量限制 ：仅靠少量提示参数可能难以捕捉非常复杂或与预训练任务分布差距过大的下游任务需求。 可解释性弱 ：连续提示向量难以被人类直观理解。 步骤六：典型应用场景 少样本图像分类 ：使用“图像提示+文本提示”引导类似CLIP的模型，在仅有少量示例的情况下识别新类别。 视觉问答 ：通过提示指导模型聚焦图像中的相关区域，并结合问题文本进行推理。 图文检索 ：学习提示以增强模型对特定领域或细粒度图文关联的理解。 多模态指令跟随 ：在大型多模态模型中，通过精心设计的多模态指令（提示），引导模型完成复杂的生成或推理任务。 总结来说，神经网络Transformer架构中的多模态提示学习，是一种通过引入并优化跨模态共享的、连续的提示向量，来高效激发和适配预训练多模态模型至下游任务的技术。它代表了在参数高效、知识保留与多模态理解之间寻求平衡的重要研究方向。