为什么Transformer适合做多模态任务？
Transformer：为何是多模态任务的“万能钥匙”？
在人工智能领域，我们总在不断探索如何让机器更好地理解和处理这个丰富多彩的世界。而这个世界，绝非仅仅是文字的海洋，它更是图像、声音、视频等多种信息的交织。如何让AI像我们一样，能够“看”得见，“听”得清，并且将这些感官信息融会贯通，便是多模态任务的核心挑战。而在这个过程中，Transformer模型，这个曾经横扫自然语言处理（NLP）领域的“王者”，正以其强大的能力，逐渐成为多模态任务的“万能钥匙”。
那么，Transformer究竟有什么过人之处，让它如此适合驾驭多模态的复杂性呢？这背后，是它设计理念的精妙，以及由此带来的强大适应性和表达能力。
1. 聚焦“关联性”：打破信息孤岛
我们先从Transformer最核心的机制——自注意力（SelfAttention）说起。在传统的序列模型，比如RNN和LSTM中，信息是按时间顺序一步步传递的。这种“链式”结构在处理长序列时，容易出现信息丢失或遗忘的问题，就像你听一段长长的演讲，到了后面可能就忘了开头的重点。
Transformer的自注意力机制则完全不同。它允许模型在处理序列中的每一个元素时，都能“环顾四周”，关注到序列中的所有其他元素，并根据它们的相关性来加权。换句话说，它不是被动地接收信息，而是主动地去寻找信息之间的联系。
在NLP中， 这意味着模型在理解一个词的时候，可以同时考虑到它前面和后面的所有词，从而更准确地捕捉到词语在上下文中的含义。比如，“苹果”这个词，它可以关联到“吃”、“公司”、“手机”等词，从而理解其不同的含义。
在多模态任务中， 这个能力被进一步放大。想象一下，一张图片和一段描述它的文字。Transformer可以同时处理图片中的各个区域（比如像素块）和文字中的每个词。通过自注意力，它能建立起图片局部特征（如一只猫的耳朵）与文字描述（如“猫”）之间的直接联系，即使它们在原始数据中相距遥远。它能“看到”图片中的猫，并且“听到”文字中描述的“猫”，然后将这两者有效地关联起来。
这种“全局的关联性”是Transformer能够融汇多模态信息的基石。它打破了不同模态信息之间的“信息孤岛”，让它们能够相互“对话”和“理解”。
2. 统一的“语言”：序列化的桥梁
多模态数据天生是异构的，图片是像素的集合，声音是声波的序列，文字是符号的链条。如何将这些截然不同的数据“翻译”成机器能够理解的统一“语言”？Transformer给出了一个优雅的解决方案：序列化。
图片： 虽然图片看起来是二维的，但Transformer可以通过将图片分割成小的“图像块”（Image Patches），然后将这些图像块展平成一维序列，就像我们处理文字一样。每个图像块可以被视为一个“视觉词汇”，编码其局部视觉信息。
声音： 声音也可以被分割成短时帧，然后编码成一系列的特征向量，同样形成一个序列。
文字： 文字本身就是序列，通过词嵌入（Word Embedding）和位置编码（Positional Encoding），就可以变成Transformer可以处理的输入。
一旦所有模态的数据都被转化为序列形式，Transformer就可以用其强大的注意力机制来处理这些序列。这就好比，我们有了通用的“翻译器”，将不同语言的信息都转换成一种“通用语言”，然后才能进行深入的交流。
3. 强大的“记忆”和“学习”能力：跨越时空的理解
Transformer模型的核心是多层（Multiple Layers）的注意力与前馈网络（FeedForward Network）堆叠。每一层都在对前一层的信息进行更深层次的加工和提炼。
多层结构： 较低的层可能捕捉到原始信号中的低级特征（比如图片的边缘、颜色，或者声音的频率），而较高的层则能够组合这些低级特征，形成更高级、更抽象的语义信息（比如识别出图片中的物体，或者理解语音中的情感）。
残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）： 这些技术保证了信息在深层网络中能够有效地流动，避免了梯度消失或爆炸的问题，使得模型能够成功训练非常深的网络。
在多模态任务中，这意味着Transformer可以学习到非常复杂的跨模态交互模式。比如，在视觉问答（Visual Question Answering）任务中，模型不仅要理解图片中的物体，还要理解问题中的词语，并找出它们之间的逻辑关联。Transformer的多层结构能够帮助模型逐步构建这种多层次的关联。
4. 灵活性与可扩展性：适应各种组合
Transformer架构的另一个优势在于其高度的灵活性和可扩展性。
不同模态的处理： 我们可以为不同的模态设计专门的编码器（Encoder），将它们转化为Transformer可以处理的序列表示，然后再将这些序列拼接起来，喂给Transformer的主体部分（通常是Transformer的EncoderDecoder结构，或者纯Encoder结构）。
模态的组合： 它可以轻松处理任意数量的模态。无论是图文结合、音视频理解，还是更复杂的音视频文本混合分析，Transformer都能通过调整输入序列的组成来适应。
预训练的范式： Transformer的成功也得益于大规模预训练的范式。通过在海量的单模态或多模态数据上进行预训练，Transformer模型能够学习到丰富的通用特征表示，然后在下游的特定多模态任务上进行微调（Finetuning），往往能取得远超以往的效果。例如，CLIP模型便是通过在海量图文对上进行对比学习预训练，从而获得了强大的图文匹配能力。
5. 简洁的统一性：一种思考框架
抛开技术细节，Transformer的成功还在于它提供了一种简洁而强大的思考框架。它将“关注”和“关联”作为核心，用一种相对统一的方式来处理不同类型的数据。这种统一性使得研究者和工程师能够更专注于如何更好地将不同模态的数据“翻译”成序列，以及如何设计更有效的任务目标，而不是纠结于不同模态之间底层差异的复杂处理。
举个例子， 想象一下我们如何教一个孩子认识世界。我们不会只给他看图片，也不会只给他读文字。我们会指着图片里的猫，然后说“这是猫”；我们会听猫叫，然后说“这是猫叫”。孩子的大脑在同时处理这些信息，并且将“猫”这个概念与视觉形态、声音联系起来。Transformer做的，正是用数学和计算的方式，去模拟和实现这个过程。
总结来说， Transformer之所以能成为多模态任务的“利器”，是因为它：
通过自注意力机制，高效地捕捉不同模态信息之间的全局关联性。
将异构的多模态数据转化为统一的序列表示，便于模型处理。
多层结构能够学习复杂的跨模态交互，并有效地提取和组合信息。
架构的灵活性和可扩展性，使其能够适应各种模态组合和任务需求。
提供了一种简洁而强大的统一性思考框架，推动了多模态AI的研究与发展。
正是这些特质，让Transformer模型在理解我们这个多姿多彩的世界的道路上，扮演着越来越重要的角色，不断拓展着人工智能的边界。
在人工智能领域，我们总在不断探索如何让机器更好地理解和处理这个丰富多彩的世界。而这个世界，绝非仅仅是文字的海洋，它更是图像、声音、视频等多种信息的交织。如何让AI像我们一样，能够“看”得见，“听”得清，并且将这些感官信息融会贯通，便是多模态任务的核心挑战。而在这个过程中，Transformer模型，这个曾经横扫自然语言处理（NLP）领域的“王者”，正以其强大的能力，逐渐成为多模态任务的“万能钥匙”。
那么，Transformer究竟有什么过人之处，让它如此适合驾驭多模态的复杂性呢？这背后，是它设计理念的精妙，以及由此带来的强大适应性和表达能力。
1. 聚焦“关联性”：打破信息孤岛
我们先从Transformer最核心的机制——自注意力（SelfAttention）说起。在传统的序列模型，比如RNN和LSTM中，信息是按时间顺序一步步传递的。这种“链式”结构在处理长序列时，容易出现信息丢失或遗忘的问题，就像你听一段长长的演讲，到了后面可能就忘了开头的重点。
Transformer的自注意力机制则完全不同。它允许模型在处理序列中的每一个元素时，都能“环顾四周”，关注到序列中的所有其他元素，并根据它们的相关性来加权。换句话说，它不是被动地接收信息，而是主动地去寻找信息之间的联系。
在NLP中， 这意味着模型在理解一个词的时候，可以同时考虑到它前面和后面的所有词，从而更准确地捕捉到词语在上下文中的含义。比如，“苹果”这个词，它可以关联到“吃”、“公司”、“手机”等词，从而理解其不同的含义。
在多模态任务中， 这个能力被进一步放大。想象一下，一张图片和一段描述它的文字。Transformer可以同时处理图片中的各个区域（比如像素块）和文字中的每个词。通过自注意力，它能建立起图片局部特征（如一只猫的耳朵）与文字描述（如“猫”）之间的直接联系，即使它们在原始数据中相距遥远。它能“看到”图片中的猫，并且“听到”文字中描述的“猫”，然后将这两者有效地关联起来。
这种“全局的关联性”是Transformer能够融汇多模态信息的基石。它打破了不同模态信息之间的“信息孤岛”，让它们能够相互“对话”和“理解”。
2. 统一的“语言”：序列化的桥梁
多模态数据天生是异构的，图片是像素的集合，声音是声波的序列，文字是符号的链条。如何将这些截然不同的数据“翻译”成机器能够理解的统一“语言”？Transformer给出了一个优雅的解决方案：序列化。
图片： 虽然图片看起来是二维的，但Transformer可以通过将图片分割成小的“图像块”（Image Patches），然后将这些图像块展平成一维序列，就像我们处理文字一样。每个图像块可以被视为一个“视觉词汇”，编码其局部视觉信息。
声音： 声音也可以被分割成短时帧，然后编码成一系列的特征向量，同样形成一个序列。
文字： 文字本身就是序列，通过词嵌入（Word Embedding）和位置编码（Positional Encoding），就可以变成Transformer可以处理的输入。
一旦所有模态的数据都被转化为序列形式，Transformer就可以用其强大的注意力机制来处理这些序列。这就好比，我们有了通用的“翻译器”，将不同语言的信息都转换成一种“通用语言”，然后才能进行深入的交流。
3. 强大的“记忆”和“学习”能力：跨越时空的理解
Transformer模型的核心是多层（Multiple Layers）的注意力与前馈网络（FeedForward Network）堆叠。每一层都在对前一层的信息进行更深层次的加工和提炼。
多层结构： 较低的层可能捕捉到原始信号中的低级特征（比如图片的边缘、颜色，或者声音的频率），而较高的层则能够组合这些低级特征，形成更高级、更抽象的语义信息（比如识别出图片中的物体，或者理解语音中的情感）。
残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）： 这些技术保证了信息在深层网络中能够有效地流动，避免了梯度消失或爆炸的问题，使得模型能够成功训练非常深的网络。
在多模态任务中，这意味着Transformer可以学习到非常复杂的跨模态交互模式。比如，在视觉问答（Visual Question Answering）任务中，模型不仅要理解图片中的物体，还要理解问题中的词语，并找出它们之间的逻辑关联。Transformer的多层结构能够帮助模型逐步构建这种多层次的关联。
4. 灵活性与可扩展性：适应各种组合
Transformer架构的另一个优势在于其高度的灵活性和可扩展性。
不同模态的处理： 我们可以为不同的模态设计专门的编码器（Encoder），将它们转化为Transformer可以处理的序列表示，然后再将这些序列拼接起来，喂给Transformer的主体部分（通常是Transformer的EncoderDecoder结构，或者纯Encoder结构）。
模态的组合： 它可以轻松处理任意数量的模态。无论是图文结合、音视频理解，还是更复杂的音视频文本混合分析，Transformer都能通过调整输入序列的组成来适应。
预训练的范式： Transformer的成功也得益于大规模预训练的范式。通过在海量的单模态或多模态数据上进行预训练，Transformer模型能够学习到丰富的通用特征表示，然后在下游的特定多模态任务上进行微调（Finetuning），往往能取得远超以往的效果。例如，CLIP模型便是通过在海量图文对上进行对比学习预训练，从而获得了强大的图文匹配能力。
5. 简洁的统一性：一种思考框架
抛开技术细节，Transformer的成功还在于它提供了一种简洁而强大的思考框架。它将“关注”和“关联”作为核心，用一种相对统一的方式来处理不同类型的数据。这种统一性使得研究者和工程师能够更专注于如何更好地将不同模态的数据“翻译”成序列，以及如何设计更有效的任务目标，而不是纠结于不同模态之间底层差异的复杂处理。
举个例子， 想象一下我们如何教一个孩子认识世界。我们不会只给他看图片，也不会只给他读文字。我们会指着图片里的猫，然后说“这是猫”；我们会听猫叫，然后说“这是猫叫”。孩子的大脑在同时处理这些信息，并且将“猫”这个概念与视觉形态、声音联系起来。Transformer做的，正是用数学和计算的方式，去模拟和实现这个过程。
总结来说， Transformer之所以能成为多模态任务的“利器”，是因为它：
通过自注意力机制，高效地捕捉不同模态信息之间的全局关联性。
将异构的多模态数据转化为统一的序列表示，便于模型处理。
多层结构能够学习复杂的跨模态交互，并有效地提取和组合信息。
架构的灵活性和可扩展性，使其能够适应各种模态组合和任务需求。
提供了一种简洁而强大的统一性思考框架，推动了多模态AI的研究与发展。
正是这些特质，让Transformer模型在理解我们这个多姿多彩的世界的道路上，扮演着越来越重要的角色，不断拓展着人工智能的边界。
网友意见
本质问题在于人们被几何学和生物视觉迷惑 n 年了，同一张图像的局部信息，就应该是附近像素才能填补的，过于强调左右上下，感受野交叠不交叠等问题，导致相关建模被带歪 n 年。
最后发现不同图像 patch 实际上也是互补的，同一张图像的几何建模在暴力查表意义下完全成了鸡肋。你的建模方式不必拘泥于 CNN，完全可以当成一堆乱序甚至不完整的 token 去暴力取长补短，而这种方式的一个代表者就是 transformer。
与其说是 transformer 能用于多模态，还不如说人们应该重新审视视觉的理解到底需不需要几何，或者我们感受层面的智能，很可能就是一种受限制物理能耗的低级实现，才需要几何的先验降低处理能力的不足。
真的吗 真的吗
有些任务transformer不见得是最优解吧
transformer敢拿出来在youtube8m上和nextvlad比比吗？
终究还是要看任务目标吧
多模态识别主要是挖掘不同模态之间的互补性，其核心在于怎么做图像和文本的融合。
多模态匹配的重点在于如何将图像和文本这两种模态特征进行对齐。
首先，transformer这个结构最先提出是用在机器翻译上的，它诞生之初就只是单一模态的模型。并且是经典的encoder decoder结构是设计来为sequence to sequence任务服务的。你很难看出他有什么针对多模态的特殊设计。
然后bert火了，成为了最强文本模型。然后多模态火了，为了不失去bert这个最强文本模型，同时把单一模态的bert扩展到多模态比较容易，就诞生了一批基于transformer的多模态模型。
但这些模型设计在我看来并不是最优，文本一侧是bert，图像一侧是resnet提特征，怎么看都比较别扭。最明显一点就是两侧的粒度都没有对齐，文本侧是token字或词，而图像侧是全局特征。比较好的建模方式，应该把图像的局部特征也转化为视觉词，形成一个类似SIFT时代码表的东西，这样文本词就可以和视觉词对齐。这样的模型就非常漂亮了。
显然有不少研究者也发现了这个问题。所以用ViT的方式来表征是视觉，把图片分割成16×16的patch来代表视觉词，此时粒度上就有了对齐的感觉了。但依然还比较粗糙，图片里各种大大小小的物体，不可能用一个固定大小的patch来准确捕捉所有语义。
到此为止，在transformer基础上进行了一系列改进，才使得transformer开始适合多模态任务，但依然有很多需要改进的点。但总体上来说，我对transformer多模态模型依然还是很乐观的。
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