降低多模态嵌入的计算成本涉及优化不同数据类型（文本、图像、音频等）的处理和组合方式。目标是在保持性能的同时，最大限度地减少内存使用、处理时间和能耗。三种主要策略包括使用轻量级架构、简化跨模态交互以及利用高效的训练技术。每种方法都针对管道的不同部分，从模型设计到部署，确保了真实世界应用的可伸缩性。
首先，为单个模态优先选择轻量级模型架构。例如，对于文本，与其使用大型预训练 Transformer 模型，如 BERT，或对于图像使用 Vision Transformer (ViT)，不如选择更小的模型，如 DistilBERT 或 MobileNet。这些模型在保留了大型对应模型大部分能力的同时，参数更少，推理速度更快。对于音频，可以使用轻量级 CNN 或 Wav2Vec 等架构的精简版本。此外，在生成嵌入后应用降维技术，如 PCA 或自编码器。例如，将 1024 维的图像嵌入降至 256 维可以显著减少内存使用，而不会损失太多信息。像 SentenceTransformers 或 TensorFlow Lite 这样的工具为部署优化模型提供了预构建选项。
其次，简化跨模态交互。多模态模型通常通过融合层组合嵌入，这可能计算成本很高。与其使用早期融合（ upfront 组合原始数据），不如使用后期融合——分别处理每个模态，然后在后期合并输出。例如，独立计算文本和图像嵌入，仅在最终分类层进行串联。或者，限制跨模态注意力机制，它随输入大小呈平方级扩展。一个实际例子是在 Transformer 层中使用稀疏注意力，或将注意力限制在关键的子集 tokens 上。像 OpenAI 的 CLIP 这样的项目使用对比学习来对齐模态，而无需进行重量级融合，通过训练文本和图像编码器为匹配的对生成相似嵌入来减少计算量。
第三，采用高效的训练和推理实践。使用混合精度训练（例如 FP16）来加速 GPU 计算，并使用梯度检查点（gradient checkpointing）来减少反向传播过程中的内存使用。在推理过程中，缓存静态嵌入（如预计算的图像特征），以避免对每次查询都重新处理它们。例如，视频推荐系统可以存储预提取的图像和音频嵌入，仅对用户查询实时计算文本嵌入。像 HuggingFace 的 Accelerate 或 ONNX Runtime 这样的工具有助于优化部署。此外，可以裁剪冗余模型组件或使用量化（例如，将 FP32 权重转换为 INT8），以缩小模型大小并降低延迟，而不会显著降低精度。
通过结合这些策略——选择高效架构、简化融合以及优化训练/推理——开发人员可以显著降低多模态系统的计算负担。关键在于平衡效率与特定任务的性能，通过实验迭代找到最适合您用例的最佳权衡方案。