针对特定领域的搜索微调多模态模型，需要调整处理多种数据类型（如文本、图像和音频）的模型，使其在特定领域（如医疗保健、零售或法律搜索）中表现出色。该过程通常从选择预训练的多模态模型（如 CLIP、ViLBERT 或 Flamingo）并在特定领域的数据上重新训练开始。这些模型已经能够理解模态之间的关系，但微调使其与特定领域的细微差别对齐。例如，医疗搜索系统可以使用 CLIP（链接图像和文本），并在 X 射线与放射学报告的数据集上重新训练它。这有助于模型学习将“肺炎”等术语与扫描中的特定视觉模式相关联，从而提高医疗查询的准确性。
一个关键步骤是策划和扩充特定领域的数据集。由于许多领域缺乏大型标记数据集，因此数据增强和合成数据生成等技术变得至关重要。例如，在零售业中，您可以通过对现有图像应用旋转、颜色变化或背景更改来扩展产品图像数据集。对于文本，您可以使用模板或语言模型生成合成产品描述。跨模态对齐也至关重要：确保文本描述与其对应的图像或其他数据类型准确匹配。NVIDIA 的 NeMo 或 Hugging Face 的 datasets 库等工具可以帮助简化此过程。例如，电子商务平台可能会将产品图像与详细的元数据（如材料、尺寸和款式）对齐，以确保模型理解对“防水登山靴”的搜索应优先考虑显示坚固鞋底和防水标签的图像。
最后，架构调整和自定义损失函数可以提高性能。许多多模态模型支持添加适配器层，适配器层是插入模型中的小型神经网络模块，用于专门化模型而无需彻底修改整个架构。对于法律文档搜索，您可以向文本-图像模型添加适配器，以更好地解析合同中的密集文本以及扫描的签名或图表。对比损失函数（教导模型区分相关匹配和不相关匹配）通常会进行调整，以优先考虑特定领域的指标。例如，在房地产搜索中，自定义损失函数可以减少因缺少美学特征（如“现代厨房”）而对模型的惩罚，但会因不正确的房间数量而进行严厉惩罚。评估也应以领域为中心：在科学文献搜索中，精确度（正确的顶部结果）可能比召回率（查找所有可能的匹配项）更重要，从而指导模型的调整和验证方式。PyTorch Lightning 或 TensorFlow Extended (TFX) 等工具可以帮助有效实施这些更改。