处理跨模态的不同嵌入维度通常涉及将嵌入投影到共享空间、归一化其尺度以及设计融合机制。 在处理文本、图像、音频或其他数据类型时，每种模态通常使用具有不同输出维度的不同嵌入模型。 例如，文本编码器可能会产生 768 维向量，而图像编码器输出 2048 维向量。 为了对齐这些，开发人员可以应用线性变换（投影层）将嵌入映射到公共维度。 这确保了下游任务（如分类或多模态融合）的兼容性。 投影后通常应用归一化技术（例如，层归一化）以通过确保跨模态的一致尺度来稳定训练。
一个实际的例子涉及组合文本和图像嵌入以用于视觉问答系统。 假设来自 BERT 的文本嵌入是 768D，来自 ResNet 的图像嵌入是 2048D。 线性层可以将两者都投影到 512D，然后进行层归一化。 这为融合模块（例如，连接、元素相加或交叉注意力）创建了一个统一的输入。 例如，在 CLIP（对比语言-图像预训练）中，文本和图像嵌入被投影到相同的维度，并通过对比学习进行对齐。 这种方法允许模型学习模态之间的关系，即使初始维度不同。 另一种技术是使用模态特定的适配器——添加到预训练编码器顶部的小型神经网络——来调整嵌入，而无需重新训练整个模型。
开发人员还应考虑投影维度大小的权衡。 较小的共享维度有丢失信息的风险，而较大的维度会增加计算成本。 实验是关键：例如，在验证数据上测试 256D 与 512D 投影可以帮助找到平衡。 此外，融合方法取决于任务。 连接保留了模态特定的特征，但增加了输入大小，而注意力机制动态地权衡了每种模态的相关部分。 在实践中，PyTorch 或 TensorFlow 等框架通过内置层（例如，用于投影的 nn.Linear）简化了实现。 监控对齐指标（例如，投影嵌入之间的余弦相似度）可以帮助及早调试问题。 通过系统地调整维度和融合策略，开发人员可以有效地集成多模态数据。