多模态 AI 模型中的注意力机制使模型能够动态地关注不同数据类型（例如，文本、图像、音频）的相关部分及其交互。 核心在于，这些机制计算输入特征的加权和，其中权重（注意力得分）决定了一种模态的每个元素对另一种模态的影响程度。 例如，在一个同时处理图像和文本描述的模型中，注意力允许模型将“狗”之类的词语与图像的特定区域链接起来。 这是通过将查询（来自一种模态）与键（来自另一种模态）进行比较以计算相似度得分来实现的，然后使用该得分来加权来自配对模态的值（上下文信息）。 结果是一种灵活的方式，可以在不硬编码关系的情况下组合跨模态的信息。
一种常见的实现涉及跨模态注意力层。 假设一个模型经过视觉问答 (VQA) 训练。 当针对图像提出“汽车是什么颜色？”的问题时，文本嵌入（查询）与从图像中提取的视觉特征（键/值）进行交互。 注意力层识别哪些图像区域（例如，一辆红色汽车）与问题中的“颜色”和“汽车”一词相关。 这与单模态注意力（例如，仅文本的transformer中）不同，因为它桥接了不同的数据类型。 某些架构（如 ViLBERT 或 CLIP）首先为每种模态使用单独的编码器，然后应用交叉注意力来对齐特征。 其他架构（如多模态transformer）则使用共享注意力层处理连接的输入。 选择取决于任务：交叉注意力更适合对齐密集型任务（例如，图像-文本检索），而共享层可能足以满足较简单的融合需求。
在多模态系统中实现注意力的开发人员应考虑可扩展性和效率。 例如，处理带有文本的高分辨率图像可能会导致大型键值矩阵，从而增加内存使用量。 稀疏注意力（将交互限制在局部区域）或分层注意力（首先处理粗略特征）等技术有助于缓解此问题。 另一个考虑因素是如何初始化或预训练模型。 例如，CLIP 在使用注意力进行微调之前，使用对比损失进行预训练以对齐图像和文本嵌入。 诸如 Hugging Face 的 Transformers 或 PyTorch 的 nn.MultiheadAttention 之类的实用工具提供了构建块，但要将它们用于多模态数据，通常需要自定义如何从每种模态派生查询、键和值。 测试注意力模式（例如，可视化文本标记所关注的图像区域）对于调试和提高模型准确性也至关重要。
