多模态技术常见方法 🌐

多模态技术通过融合多种数据形式（如文本、图像、音频等）提升模型表现，以下是核心方法概述：

1. 跨模态对齐

通过编码器将不同模态映射到共享语义空间，实现信息关联。

*示例*：图像-文本匹配模型（如CLIP）使用对比学习进行对齐。

2. 多模态融合

在特征层或决策层整合多源信息，增强上下文理解。

*技术*：早期拼接（early fusion）、中间融合（mid fusion）、晚期融合（late fusion）。

3. 生成式多模态

利用生成模型（如GAN、VAE）创建跨模态数据。

*应用*：文本到图像生成（如DALL·E）、图像描述生成（如BLIP）。

4. 多模态迁移学习

基于预训练单模态模型进行跨领域适应。

*案例*：使用BERT预训练模型扩展至视频理解任务。

欲深入了解多模态技术实现细节，可访问 多模态技术实践指南 获取代码示例与实验数据。