多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）-二、多模态学习的原理

多模态学习的原理可以从文本LLMs的视角分解为以下几个关键步骤：模态编码、跨模态对齐、模态融合和任务建模。以下详细讲解每个步骤的理论基础。

2.1 模态编码

多模态学习的第一步是将不同模态的数据编码为统一的表示空间，通常是高维向量空间。

文本编码：
- 原理：文本LLMs（如BERT、GPT）使用分词器（Tokenizer）将文本分解为词或子词单元（Tokens），然后通过嵌入层（Embedding Layer）映射为向量，再通过Transformer层提取上下文信息。
- 技术细节：
  - 分词：如WordPiece（BERT）、BPE（GPT）。
  - 嵌入：词嵌入（Word Embedding）+位置编码（Positional Encoding）。
  - Transformer：多层自注意力机制（Self-Attention）捕获词间关系。
  - 输出：每个Token对应一个高维向量（如768维或更高）。
- 实现：Hugging Face的Transformers库提供了预训练模型（如bert-base-uncased）。
图像编码：
- 原理：将图像分割为小块（Patches）或直接提取特征，映射到与文本类似的向量空间。
- 技术细节：
  - 传统方法：使用卷积神经网络（CNN，如ResNet）提取全局特征。
  - 现代方法：Vision Transformer（ViT）将图像分为固定大小的Patch（例如16x16像素），通过嵌入层和Transformer编码。
  - 输出：图像被表示为一个或多个向量（如ViT的CLS Token或Patch嵌入序列）。
- 实现：PyTorch的torchvision.models.vit或Hugging Face的vit-base-patch16-224。
音频编码：
- 原理：将音频信号转换为频谱表示或时序特征，再编码为向量。
- 技术细节：
  - 预处理：将原始波形转换为Mel频谱图或MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）。
  - 模型：使用Wav2Vec、HuBERT等模型，通过Transformer编码时序特征。
  - 输出：音频序列的向量表示。
- 实现：Hugging Face的wav2vec2-base。

2.2 跨模态对齐

跨模态对齐是多模态学习的核心，目标是让不同模态的表示在语义上对齐。例如，图像中的“猫”和文本中的“cat”应该映射到相近的向量空间。

原理：
- 使用配对数据（如图像-文本对）学习模态间的映射关系。
- 常见方法是对比学习（Contrastive Learning`，通过拉近正样本（匹配的模态对）距离、推远负样本（不匹配的模态对）距离来优化表示。
技术细节：
- 对比学习损失：
  - 使用InfoNCE损失（Normalized Temperature-scaled Cross Entropy Loss）：
    $\mathcal{L} = -\log \frac{\exp(\text{sim}(x_i, y_i)/\tau)}{\sum_{j=1}^N \exp(\text{sim}(x_i, y_j)/\tau)}$ ，
    其中， $x_i$ 和 $y_i$ 是匹配的图像-文本对， $\text{sim}(\cdot)$ 是相似度函数（如余弦相似度）， $\tau$ 是温度参数， $N$ 是批量大小。
  - 正样本：匹配的图像-文本对（如图像和其描述）。
  - 负样本：批量中其他不匹配的图像-文本对。
- 实现示例：CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）使用大规模图像-文本对（如400M对）进行对比学习，训练图像编码器（ViT）和文本编码器（Transformer）共享一个语义空间。
从文本LLMs扩展：
- 文本LLMs（如BERT）已通过自监督学习（如掩码语言建模，MLM）捕获了丰富的语义信息。
- 在多模态学习中，文本编码器通常基于预训练LLMs，图像或音频编码器则通过跨模态对比学习与文本对齐。例如，CLIP的文本编码器基于Transformer，与图像编码器联合优化。

2.3 模态融合

模态融合是将不同模态的编码表示整合为统一的表示，用于下游任务。

融合方式：
- 拼接（Concatenation）：
  - 将文本、图像等模态的向量直接拼接，输入到后续网络。
  - 优点：简单。
  - 缺点：忽略模态间的交互。
- 加权求和（Weighted Sum）：
  - 对各模态向量加权平均，权重可学习。
  - 适用于晚期融合。
- 跨模态注意力（Cross-Modal Attention）：
  - 使用Transformer的注意力机制，让不同模态的特征相互交互。
  - 原理：以文本向量为Query，图像向量为Key和Value，计算注意力权重：
    $\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$ ，
    其中， $Q$ 是文本向量， $K, V$ 是图像向量， $d_k$ 是向量维度。
  - 优点：捕获模态间的深层语义关系。
- 混合融合：结合多种融合方式，灵活适应任务需求。
从文本LLMs扩展：
- 文本LLMs的Transformer架构天然适合处理序列数据。
- 在多模态模型中，图像或音频的编码结果被视为“伪Token”，与文本Token一起输入到Transformer。例如，LLaVA（Large Language and Vision Assistant）将图像Patch嵌入与文本Token拼接，输入到预训练LLM（如LLaMA）进行联合建模。

实现细节：

LLaVA示例：
- 图像通过ViT编码为Patch嵌入。
- 嵌入通过线性层映射到文本LLM的词嵌入空间。
- 拼接后的序列输入Transformer，计算自注意力。

代码片段（伪代码，基于PyTorch）：

text_emb = text_encoder(text)  # [batch, seq_len, dim]
image_emb = image_encoder(image)  # [batch, num_patches, dim]
fused_emb = torch.cat([text_emb, image_emb], dim=1)  # [batch, seq_len+num_patches, dim]
output = transformer(fused_emb)  # 多模态表示

2.4 任务建模

根据具体任务，设计输出头（Head）对融合表示进行处理：

分类任务：添加全连接层（FC）输出类别概率。
生成任务：使用解码器（如Transformer Decoder）生成文本、图像等。
检索任务：计算模态间的相似度（如余弦相似度）。
从文本LLMs扩展：
- 文本LLMs通常用于生成或分类任务。
- 在多模态模型中，生成任务可直接复用LLM的解码器。例如，LLaVA使用LLaMA的解码器生成对话回复。
- 对于生成图像的任务（如DALL·E），结合扩散模型（Diffusion Models）或变分自编码器（VAE）。

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多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）-二、多模态学习的原理

2.1 模态编码

2.2 跨模态对齐

2.3 模态融合

2.4 任务建模

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