多模态 Transformer 是一种机器学习模型，旨在同时处理和理解多种类型的数据，例如文本、图像、音频或视频。它们建立在 Transformer 架构之上，该架构使用自注意力机制来分析数据内部的关系。与每次只能处理一种数据类型的传统模型（如仅处理文本的 Transformer）不同，多模态 Transformer 集成来自不同模态的信息，以执行需要联合理解的任务。例如，模型可以同时分析图像和文本标题，以生成描述或回答关于场景的问题。其核心思想是，结合不同模态的数据可以提高性能，因为每种数据类型都提供了互补的上下文。
为了实现这一点，多模态 Transformer 通常为每种数据类型使用单独的输入编码器。例如，文本可以使用标准的 Transformer 编码器进行处理，该编码器将词语标记化；而图像则被分割成图像块，并使用视觉 Transformer (ViT) 转换为嵌入向量。这些模态特定的嵌入向量随后被组合成一个单一的输入序列，通常还包含位置编码以保留空间或时间关系。交叉注意力层使模型能够链接跨模态的信息——例如，将句子中的“狗”一词与图像中包含狗的视觉图像块联系起来。在训练过程中，模型学习对齐不同模态的表示，通常使用对比损失（确保相关的文本和图像对在嵌入空间中距离更近）或掩码预测（使用其他模态的信息重建一种模态的缺失部分）等目标。
实际实现方式多种多样。像 CLIP（对比语言-图像预训练）这样的模型使用成对的文本-图像数据训练单独的编码器，将两种模态映射到共享空间中，从而实现零样本图像分类等任务。其他模型，如 VisualBERT，则在早期阶段合并文本和图像嵌入，并通过一个单一的 Transformer 堆栈进行处理。挑战包括数据对齐（例如，确保文本描述与其对应的图像匹配）、处理计算复杂性以及平衡不同模态的贡献。开发者可以利用 HuggingFace Transformers 或 PyTorch 等库来尝试预训练的多模态模型，并在自定义数据集上进行微调。然而，部署这些模型需要仔细考虑输入预处理（图像大小调整、文本标记化）和硬件限制，因为处理多种模态通常会增加内存和计算需求。