在多模态搜索中实现跨模态注意力需要设计一种机制，使不同数据类型（例如文本、图像、音频）在搜索或检索任务期间能够相互交互和影响。跨模态注意力使模型能够在处理另一种模态（如文本查询）时，将注意力集中在一种模态（如特定图像区域）的相关部分上。例如，当使用“桥上的一辆红色汽车”这样的文本查询搜索图像时，模型可以使用注意力机制将“红色”一词与图像中的颜色块关联起来，将“桥”与结构形状关联起来。这通常通过神经网络实现，该网络计算不同模态元素之间的兼容性分数，然后进行加权特征聚合。
为了实现这一点，开发者首先将每种模态编码到一个共享或对齐的向量空间中。例如，文本可以使用 BERT 等 Transformer 模型处理，图像可以使用 CNN 或视觉 Transformer 模型处理。接下来，注意力层计算两种模态元素之间的成对相似度分数（例如，文本 token 与图像区域之间）。这些分数被归一化（使用 softmax）以创建注意力权重，这些权重决定了一种模态的特征对另一种模态的影响程度。例如，在 PyTorch 类似的伪代码中，您可以通过 Q @ K.transpose() 计算注意力矩阵，其中 Q 是一种模态的查询（例如文本），K 是另一种模态的键（例如图像）。输出是基于这些权重的 Values（图像特征）的加权和。这使得模型能够突出显示图像中与查询中特定词语匹配的区域，从而提高检索准确性。
一个实际的例子是构建一个产品搜索系统，用户用文本描述一个物品（例如，“黑色皮沙发”），模型检索相关的图像。跨模态注意力层将学习把“黑色”与图像中的深色区域关联起来，把“皮革”与纹理模式关联起来。挑战包括计算成本（对大型特征集进行注意力计算）以及对齐不同维度的模态。为了解决这个问题，开发者通常使用降维技术（例如，将图像特征投影以匹配文本嵌入大小）或采用高效的注意力变体，如带缩放点积的多头注意力。Hugging Face Transformers 或 TensorFlow 的 Keras 层等库为这些步骤提供了可重用组件，使开发者无需重复造轮子即可集成跨模态注意力。