多模态搜索中模型大小与性能之间的权衡取决于计算效率与准确性和灵活性之间的平衡。 较大的模型（例如具有数十亿个参数的模型）通常通过捕获文本、图像和其他数据类型之间的复杂关系来实现更高的准确性。 例如，诸如 CLIP 或 ViLBERT 之类的模型擅长跨模态检索（例如，查找与文本查询匹配的图像）之类的任务，因为它们通过深度互连层处理多种数据类型。 然而，它们的大小需要大量的计算资源，这使得训练、部署和在实时应用程序中运行的成本很高。 较小的模型（例如这些架构的精简版本（例如 TinyCLIP））减少了内存和处理需求，但通常会牺牲精度，尤其是对于细微或罕见的查询，其中较大模型的更广泛的知识被证明至关重要。
从实际的角度来看，模型大小会影响部署的可行性和延迟。 大型多模态模型可能需要 GPU 或专用硬件才能快速运行推理，这并非总是适用于边缘设备或对成本敏感的项目。 例如，移动设备上的实时视频搜索应用程序会因 1GB 以上的模型而遇到困难，从而导致开发人员优先考虑针对速度优化的小型、不太精确的模型。 相反，具有可扩展资源的基于云的系统可能会利用大型模型来确保高质量的结果，同时接受更高的运营成本。 延迟也成为瓶颈：较大的模型需要更长的时间来处理输入，这可能会降低交互式应用程序中的用户体验。 使用 5 亿参数模型的搜索引擎可能在 200 毫秒内返回结果，而 100 亿参数模型可能需要 2 秒——这种差异对用户来说感觉非常明显。
开发人员可以通过模型蒸馏、剪枝或混合方法等技术来缓解这些权衡。 例如，两阶段系统可能会使用小型模型来快速过滤结果，并使用较大模型来重新排列候选对象，从而平衡速度和准确性。 量化（降低权重的数值精度）可以缩小模型大小，而不会造成重大的性能损失——诸如 ONNX Runtime 或 TensorFlow Lite 之类的工具可以为部署实现这一点。 另一种策略是特定于模态的优化：对较简单的数据类型（例如，文本）使用较轻的模型，并为复杂的数据类型（例如，高分辨率图像）保留较大的模型。 但是，这些修复需要仔细调整。 剪枝不当的模型可能无法处理极端情况，例如区分视觉上相似的医学扫描，而较大模型的细致理解至关重要。 最终，该选择取决于用例对延迟的容忍度、硬件约束和错误成本。