多模态数据交错：文本、图像与视频 Token 的预训练融合
大家好，今天我们来探讨一个在多模态机器学习领域非常重要的课题：如何在预训练流程中有效地混合文本、图像和视频 Token，也就是多模态数据的交错 (Interleaved) 格式。这对于构建能够理解和生成多种模态数据的强大模型至关重要。
1. 多模态交错的意义与挑战
过去，很多多模态模型采取的是“独立编码，后期融合”的策略。例如，分别用 CNN 处理图像，用 RNN 处理文本，然后将它们的表示向量拼接或者相加，再输入到一个统一的解码器中。这种方法简单直接，但在很大程度上限制了模型学习模态间细粒度交互的能力。
而多模态交错的核心思想，是将不同模态的数据 Token 化后，直接混合在一起输入到模型中，让模型能够在训练过程中直接观察到不同模态之间的关系。这就像让一个孩子同时学习绘画、写作和观看视频，而不是先学绘画再学写作。
这样做的好处显而易见：
- 更强的模态间关联性学习: 模型可以直接学习到图像中的物体与文本描述之间的对应关系，视频中的动作与字幕之间的关联等等。
- 更灵活的生成能力: 模型可以根据给定的文本生成对应的图像，或者根据给定的图像生成相关的视频描述。
- 更好的泛化能力: 模型在训练过程中接触到更多样化的数据，因此在面对新的多模态任务时，能够更好地适应。
然而，多模态交错也带来了一些挑战：
- 模态异构性: 文本、图像和视频的数据结构差异巨大。文本是离散的符号序列，图像是像素矩阵，视频是帧序列。如何将它们统一表示，并让模型能够理解它们之间的差异，是一个关键问题。
- 计算复杂度: 处理多模态数据通常需要更大的模型和更多的计算资源。如何有效地利用计算资源，提高训练效率，是一个重要的考量。
- 模态对齐: 在某些情况下，不同模态的数据可能没有完全对齐。例如，视频中的某个动作可能只在字幕中短暂提及。如何处理这种模态不对齐的情况，是一个需要解决的问题。
2. 多模态数据 Token 化
多模态交错的第一步，也是最关键的一步，就是将不同模态的数据 Token 化。Token 化的目标是将原始数据转换为模型能够理解和处理的离散 Token 序列。
-
文本 Token 化: 这是最成熟的技术，常用的方法包括：
- WordPiece: 将单词拆分成更小的子词单元。
- Byte-Pair Encoding (BPE): 通过迭代地合并最频繁出现的字节对来构建词汇表。
- SentencePiece: 一种通用的 Token 化算法，可以处理多种语言，并且支持子词和字符级别的 Token 化。
from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") # 选择一个预训练的 tokenizer text = "This is an example sentence." tokens = tokenizer.tokenize(text) print(tokens) # ['this', 'is', 'an', 'example', 'sentence', '.'] input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) print(input_ids) # [2023, 2003, 2019, 2754, 6251, 1012] -
图像 Token 化: 图像 Token 化的方法相对较新，常用的方法包括：
- Patch 分割: 将图像分割成多个小的 Patch，然后将每个 Patch 视为一个 Token。
- 视觉词袋 (Bag-of-Visual-Words): 使用聚类算法将图像特征（例如 SIFT 或 SURF）聚类成多个视觉单词，然后将图像表示为视觉单词的直方图。
- Vision Transformer (ViT): 将图像分割成 Patch，然后使用 Transformer 模型学习 Patch 之间的关系。
import torch from torchvision import transforms from PIL import Image # 假设 image 是一个 PIL 图像对象 image = Image.open("example.jpg") # 定义图像预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 调整图像大小 transforms.ToTensor(), # 转换为 Tensor transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 归一化 ]) # 应用预处理 image_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 添加 batch 维度 print(image_tensor.shape) # torch.Size([1, 3, 224, 224]) # 使用 ViT 进行 Token 化 (简化的例子) patch_size = 16 num_patches = (224 // patch_size) ** 2 patch_dim = 3 * patch_size * patch_size patches = image_tensor.unfold(2, patch_size, patch_size).unfold(3, patch_size, patch_size).reshape(1, patch_dim, num_patches).permute(0, 2, 1) print(patches.shape) # torch.Size([1, 196, 768]) # 196 个 patches, 每个 patch 768 维 # 实际的 ViT 会对这些 patches 进行线性投影和位置编码 -
视频 Token 化: 视频 Token 化通常是将视频分割成多个帧，然后对每一帧进行图像 Token 化。此外，还可以使用一些专门针对视频的 Token 化方法，例如：
- 3D 卷积: 使用 3D 卷积来提取视频的时空特征。
- 视频 Transformer: 将视频帧分割成 Patch，然后使用 Transformer 模型学习帧之间的关系。
import torch import torchvision.io as vio # 加载视频 video_path = "example.mp4" video, audio, info = vio.read_video(video_path) # video 的形状是 (T, H, W, C), T 是帧数, H 是高度, W 是宽度, C 是通道数 print(video.shape) # torch.Size([300, 480, 640, 3]) # 假设视频有 300 帧 # 对每一帧进行图像 Token 化 (使用上面的图像 Token 化代码) # 这里仅作为演示, 实际应用中需要循环处理每一帧 frame = video[0].permute(2, 0, 1).float() / 255.0 # 取第一帧, 并调整维度和归一化 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) frame_tensor = transform(frame).unsqueeze(0) print(frame_tensor.shape) # torch.Size([1, 3, 224, 224]) # 使用 ViT 对 frame_tensor 进行 Token 化 (参考上面的图像 Token 化代码)
3. 多模态数据交错策略
在将不同模态的数据 Token 化之后，我们需要将它们混合在一起。常用的交错策略包括：
-
随机交错: 将不同模态的 Token 随机地排列在一起。这是一种简单直接的方法，但可能会导致模型难以学习模态之间的关系。
import random text_tokens = ["This", "is", "a", "text", "example"] image_tokens = ["<IMG_TOKEN_1>", "<IMG_TOKEN_2>", "<IMG_TOKEN_3>"] # 假设图像被 Token 化为 3 个 Token video_tokens = ["<VIDEO_TOKEN_1>", "<VIDEO_TOKEN_2>"] # 假设视频被 Token 化为 2 个 Token all_tokens = text_tokens + image_tokens + video_tokens random.shuffle(all_tokens) # 随机打乱顺序 print(all_tokens) # 示例: ['<IMG_TOKEN_1>', 'is', 'a', 'text', '<VIDEO_TOKEN_2>', '<IMG_TOKEN_3>', 'This', '<VIDEO_TOKEN_1>', 'example', '<IMG_TOKEN_2>'] -
模态段交错: 将每个模态的数据分成多个段，然后将不同模态的段交替地排列在一起。例如，可以先输入一段文本，然后输入一段图像，然后再输入一段文本，以此类推。这种方法可以更好地保持模态之间的局部关系。
text_chunks = [["This", "is"], ["a", "text"], ["example"]] image_chunks = [["<IMG_TOKEN_1>", "<IMG_TOKEN_2>"], ["<IMG_TOKEN_3>"]] video_chunks = [["<VIDEO_TOKEN_1>"], ["<VIDEO_TOKEN_2>"]] all_chunks = text_chunks + image_chunks + video_chunks random.shuffle(all_chunks) # 随机打乱 chunks 的顺序 interleaved_tokens = [] for chunk in all_chunks: interleaved_tokens.extend(chunk) print(interleaved_tokens) # 示例: ['<VIDEO_TOKEN_1>', '<VIDEO_TOKEN_2>', 'This', 'is', '<IMG_TOKEN_1>', '<IMG_TOKEN_2>', 'a', 'text', '<IMG_TOKEN_3>', 'example'] -
语义对齐交错: 根据不同模态数据的语义关系，将它们排列在一起。例如，可以将描述图像的文本放在图像 Token 的附近，或者将描述视频动作的字幕放在对应视频帧的附近。这种方法可以帮助模型更好地理解模态之间的关联性。这通常需要额外的对齐信息，比如图像的caption。
# 假设我们有文本描述与图像 Token 的对应关系 data = [ {"text": "A cat sitting on a mat.", "image_tokens": ["<IMG_TOKEN_1>", "<IMG_TOKEN_2>", "<IMG_TOKEN_3>"]}, {"text": "A dog playing in the park.", "image_tokens": ["<IMG_TOKEN_4>", "<IMG_TOKEN_5>"]}, ] interleaved_tokens = [] for item in data: text_tokens = item["text"].split() # 简单地按空格分割文本 image_tokens = item["image_tokens"] interleaved_tokens.extend(text_tokens) interleaved_tokens.extend(image_tokens) print(interleaved_tokens) # 示例: ['A', 'cat', 'sitting', 'on', 'a', 'mat.', '<IMG_TOKEN_1>', '<IMG_TOKEN_2>', '<IMG_TOKEN_3>', 'A', 'dog', 'playing', 'in', 'the', 'park.', '<IMG_TOKEN_4>', '<IMG_TOKEN_5>'] -
基于注意力机制的交错: 使用注意力机制来动态地调整不同模态 Token 的位置。例如，可以使用 Cross-Attention 机制来让模型在处理文本 Token 时，关注相关的图像 Token。
这种方法通常需要在模型架构上进行修改，例如使用 Transformer 模型，并在 Transformer 层中加入 Cross-Attention 机制。这部分代码涉及到模型架构的实现，较为复杂，这里只给出概念性的描述。
4. 模型架构选择
选择合适的模型架构对于多模态交错至关重要。常用的模型架构包括：
-
Transformer: Transformer 模型是目前最流行的多模态模型架构之一。它具有强大的建模能力和并行计算能力，可以有效地处理长序列的 Token。
Transformer 模型的核心是自注意力机制 (Self-Attention)，它可以让模型在处理每个 Token 时，关注序列中的所有其他 Token。对于多模态数据，可以使用 Cross-Attention 机制来让模型在处理不同模态的 Token 时，相互关注。
-
基于记忆的模型: 这类模型使用外部记忆模块来存储和检索信息。例如，可以使用 Neural Turing Machine (NTM) 或者 Memory Networks 来存储图像或视频的特征，然后在处理文本时，从记忆模块中检索相关的信息。
-
混合模型: 将不同的模型架构组合在一起，以发挥各自的优势。例如，可以使用 CNN 来提取图像特征，然后使用 Transformer 模型来处理文本和图像特征。
5. 训练目标与策略
多模态模型的训练目标通常是根据给定的输入，预测缺失的模态数据或者进行分类和回归。常用的训练目标包括：
- Masked Language Modeling (MLM): 随机地 Mask 一些文本 Token，然后让模型预测被 Mask 的 Token。
- Masked Image Modeling (MIM): 随机地 Mask 一些图像 Patch，然后让模型预测被 Mask 的 Patch。
- Cross-Modal Prediction: 根据一个模态的数据，预测另一个模态的数据。例如，可以根据文本描述预测图像，或者根据图像预测文本描述。
- Contrastive Learning: 通过对比正样本和负样本，学习多模态数据的表示。例如，可以将描述同一张图像的文本和图像视为正样本，而将描述不同图像的文本和图像视为负样本。
在训练过程中，还需要注意一些策略：
- 模态平衡: 确保不同模态的数据在训练集中具有相似的比例。
- 课程学习: 先训练模型学习简单的任务，然后再训练模型学习复杂的任务。
- 多任务学习: 同时训练模型完成多个任务，以提高模型的泛化能力。
- 数据增强: 通过对数据进行各种变换，例如旋转、缩放、裁剪等，来增加数据的多样性。
6. 代码示例：基于 Transformer 的简单多模态交错模型
以下是一个基于 Transformer 的简单多模态交错模型的代码示例 (使用 PyTorch)：
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
class MultiModalTransformer(nn.Module):
def __init__(self, text_model_name, image_patch_size, image_embedding_dim, num_layers, num_heads, hidden_dim, dropout):
super().__init__()
self.text_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(text_model_name)
self.text_model = AutoModel.from_pretrained(text_model_name)
self.text_embedding_dim = self.text_model.config.hidden_size
self.image_patch_size = image_patch_size
self.image_embedding_dim = image_embedding_dim
self.patch_linear = nn.Linear(3 * image_patch_size * image_patch_size, image_embedding_dim) # 将 image patch 映射到 embedding 空间
self.embedding_dim = self.text_embedding_dim + image_embedding_dim #假设是拼接
self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(
nn.TransformerEncoderLayer(d_model=self.embedding_dim, nhead=num_heads, dim_feedforward=hidden_dim, dropout=dropout),
num_layers=num_layers
)
self.classifier = nn.Linear(self.embedding_dim, 2) # 二分类器
def forward(self, text, image):
# Text processing
text_tokens = self.text_tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") # 自动 padding 和 truncation
text_embeddings = self.text_model(**text_tokens).last_hidden_state
# Image processing (patch-based)
batch_size, channels, height, width = image.shape
patches = image.unfold(2, self.image_patch_size, self.image_patch_size).unfold(3, self.image_patch_size, self.image_patch_size)
patches = patches.reshape(batch_size, channels * self.image_patch_size * self.image_patch_size, -1).permute(0, 2, 1)
image_embeddings = self.patch_linear(patches)
# Concatenate text and image embeddings
# 假设我们将图像的 embedding 插入到文本的 embedding 中
# 简单起见，假设图像只有 1 个 patch
concatenated_embeddings = torch.cat((text_embeddings, image_embeddings), dim=1)
# Transformer encoder
transformer_output = self.transformer_encoder(concatenated_embeddings.permute(1, 0, 2)) # Transformer 需要 (seq_len, batch, feature)
# Classification
output = self.classifier(transformer_output[0]) # 取第一个 Token 的输出进行分类
return output
# Example usage:
text_model_name = "bert-base-uncased"
image_patch_size = 16
image_embedding_dim = 768
num_layers = 2
num_heads = 8
hidden_dim = 2048
dropout = 0.1
model = MultiModalTransformer(text_model_name, image_patch_size, image_embedding_dim, num_layers, num_heads, hidden_dim, dropout)
text = ["This is an example sentence.", "Another example."]
image = torch.randn(2, 3, 224, 224) # 假设图像大小为 224x224
output = model(text, image)
print(output.shape) # torch.Size([2, 2])请注意：
- 这只是一个简化的示例，用于演示多模态交错的基本概念。
- 实际应用中，需要根据具体的任务和数据选择合适的模型架构、训练目标和策略。
- 代码中使用了预训练的 BERT 模型作为文本编码器。
- 图像 Token 化使用了简单的 Patch 分割和线性投影。
- 模型架构可以根据需要进行修改和扩展。例如，可以添加更多的 Transformer 层，或者使用更复杂的图像编码器。
- 视频的处理与图像类似，需要将视频分割成帧，然后对每一帧进行图像 Token 化。
7. 案例分析：多模态机器翻译
多模态机器翻译是一个典型的多模态交错应用场景。传统的机器翻译模型只考虑源语言的文本信息，而多模态机器翻译模型可以同时考虑源语言的文本信息和图像信息，从而生成更准确和更自然的翻译结果。
例如，如果源语言的文本描述的是一张图像，那么多模态机器翻译模型可以利用图像信息来 disambiguate 文本中的歧义。例如，如果文本中提到“苹果”，那么模型可以根据图像中苹果的颜色和形状来判断是指水果还是公司。
8. 未来发展趋势
多模态交错是一个快速发展的领域，未来的发展趋势包括：
- 更强大的多模态模型架构: 例如，使用更大的 Transformer 模型，或者设计专门针对多模态数据的模型架构。
- 更有效的多模态数据 Token 化方法: 例如，使用自监督学习来学习更好的图像和视频 Token。
- 更智能的多模态数据交错策略: 例如，使用强化学习来学习最佳的交错策略。
- 更广泛的应用场景: 例如，将多模态交错应用于自动驾驶、智能助手、医疗诊断等领域。
总而言之，多模态交错是一种非常有前景的技术，它可以帮助我们构建能够理解和生成多种模态数据的强大模型。
9. 关键技术回顾
本文主要讲解了多模态数据交错的概念和方法，涵盖了数据 Token 化、交错策略、模型架构选择以及训练目标与策略。通过代码示例，我们了解了如何构建一个基于 Transformer 的简单多模态交错模型。
10. 未来研究方向展望
多模态交错是一个充满活力的研究领域，未来的研究方向包括更强大的模型架构、更有效的数据 Token 化方法、更智能的交错策略以及更广泛的应用场景。