多模态系统训练：概述

多模态 (multimodal)AI模型的构成要素包括：如何从文本和图像等不同数据类型中获取特征，能够处理这些特征的神经网络 (neural network)层种类，以及如何使用损失函数 (loss function)来衡量模型表现。但模型究竟如何变得更好？它是如何学习的？这就是训练发挥作用的地方。训练是通过向多模态AI模型展示大量样本，教导它做出准确预测或生成有用输出的过程。

“训练”究竟意味着什么？

从核心来看，训练AI模型，包括多模态 (multimodal)模型，是一个优化问题。想象一台有许多刻度盘和旋钮的复杂机器。这些刻度盘和旋钮代表模型的内部参数 (parameter)（常被称为权重 (weight)和偏差）。初次构建模型时，这些参数通常被设置为随机初始值。这表示模型最初不知道如何执行其任务，就像一个第一天上学、没有任何先验知识的学生。

训练的目的是系统地调整这些参数，使模型在指定任务上表现更好。“更好”由我们之前讨论的损失函数 (loss function)定义。损失越低，表示模型的预测越接近实际的正确答案（真实值）。

训练所需的重要组成部分

要开始训练多模态 (multimodal)AI系统，你需要一些重要组成部分：

1. 多模态数据集：这是你的样本集合。对于多模态AI，这意味着你需要将不同模态配对的数据。

   • 对于图像标注系统，你的数据集将包含许多图像，每张图像都配有一个或多个人工编写的描述性标注。
   • 对于视觉问答系统，你需要图像、关于这些图像的问题以及正确答案。 该数据集通常分为三个部分：
   • 训练集：最大的部分，用于实际教导模型。模型通过观察这些例子，学习调整其参数 (parameter)。
   • 验证集：用于检查模型在训练期间未见过的数据上的学习表现。这有助于调整模型并避免过拟合 (overfitting)问题（稍后会详细说明）。
   • 测试集：在所有训练和调整完成后，用于对模型性能进行最终、无偏的评估。

2. 你的多模态模型架构：这是你设计的结构，包括：

   • 从每种模态提取特征的模块（例如，文本处理器、图像处理器）。
   • 整合或组合来自这些模态信息的方法。
   • 生成所需结果的输出层（例如，用于标注的词序列，用于情感的分类）。 此架构包含训练将调整的可学习参数。

3. 损失函数 (loss function)：如你所知，此函数衡量模型预测与数据集中实际真实值之间的差异。训练的目标是使此损失最小化。

4. 优化器：这是一个算法，决定了模型参数如何根据损失进行更新。将其视为推动学习过程的引擎。它使用来自损失的信息（特别是梯度）来决定参数变化的方向和大小。你可能听过的一些常见优化器包括SGD（随机梯度下降 (gradient descent)）和Adam。目前，只需知道优化器的作用是智能地调整模型参数以减少损失。

训练循环：逐步进行

训练通常在一个名为训练循环的迭代过程中进行。以下是每次迭代中发生的情况的典型流程：

1. 初始化：训练开始前，模型参数 (parameter)会被初始化，通常是小的随机数。

2. 获取批次数据：为了避免一次性将整个数据集提供给模型（这可能计算成本高昂），我们通常将其分成更小的块，称为批次，进行处理。因此，迭代的第一步是从训练集中获取下一批多模态 (multimodal)数据（例如，几十对图像-标注）。

3. 前向传播：输入数据批次被送入模型。

   • 每种模态都进行其初始处理（例如，特征提取）。
   • 然后使用你选择的组合技术组合信息。
   • 模型对批次中的每个样本进行预测。例如，如果是图像标注模型，它会为每张图像生成一个标注。

4. 计算损失：使用损失函数 (loss function)将模型的预测与真实标签（例如，这些图像的人工标注）进行比较。这会得到一个数字（或一组数字），表示模型在此批次中“错误”的程度。

5. 反向传播 (backpropagation)：这是学习发生的地方。模型使用一种名为反向传播的技术，计算模型中每个参数对计算出的损失的贡献程度。它计算梯度，梯度本质上是指出如何更改每个参数以减少损失的方向。可以将其视为模型获得反馈：“你犯了这个错误，这些特定设置（参数）是主要原因。尝试这样调整它们。”

6. 更新参数：优化器接收这些梯度并更新模型的参数。它对参数进行微小调整，朝着应减少损失的方向。这些调整的大小通常由学习率控制，学习率就像优化器所采取的步长。

7. 重复：步骤2到6针对多个批次重复进行，直到模型处理完训练集中的所有数据。完整地通过整个训练数据集一次称为一个周期（epoch）。训练通常涉及运行多个周期，让模型多次查看数据并逐步优化其参数。

下面是显示此迭代过程的图示：

训练循环涉及迭代处理数据批次、进行预测、计算损失并更新模型参数，以使损失最小化。

监控学习：进展情况观察

仅仅让训练循环运行是不够的。你需要监控学习的进展情况。这通常通过追踪损失来完成：

• 训练损失：在训练数据上计算的损失。你期望随着模型的学习，这个值会随时间下降。
• 验证损失：定期地，在一个或多个周期后，你在验证集（模型未训练过的数据）上评估模型。这让你了解模型在新、未见过样本上的泛化能力。

理想情况下，训练损失和验证损失都应下降。然而，有时训练损失持续下降，但验证损失开始上升。这是过拟合 (overfitting)的迹象。过拟合意味着模型对训练数据学习得太好，包括其噪声和特定特性，结果导致它在新数据上表现不佳。这就像一个学生只记住了某次考试的答案，但没有真正理解未来考试所需的基本内容。

避免过拟合的一个简单方法是早期停止：你监控验证损失，如果它在一定数量的周期内没有改善，就停止训练，并可能恢复到产生最佳验证表现的模型参数 (parameter)。

训练多模态 (multimodal)系统的具体考量

训练多模态系统还有一些额外要考虑的方面：

• 数据对齐 (alignment)很重要：对于许多任务，数据中不同模态必须很好地对齐。例如，在视频中，音轨必须与视觉帧同步。如果你正在标注视频中显示狗吠叫的片段，那么吠叫的音频和狗的视觉画面在时间上应该对应。未对齐的数据会使模型感到困惑并阻碍学习。
• 模态平衡：有时，一种模态可能包含更强的信号或模型更容易从中学习。这可能导致模型过度依赖一种模态而忽视其他模态。模型架构、特征提取和组合方法的设计在确保良好平衡方面发挥作用。有时，（在更高级的设置中）会使用不同的学习率或针对不同模态损失的加权方案，但对于入门系统，细致的数据准备和可靠的组合策略是好的起点。
• 计算资源：处理多模态数据，特别是像视频这样数据量大的模态，可能比单模态系统需要更多的计算能力和内存。

总而言之，训练多模态AI系统是一个迭代过程，包括输入数据，让它进行预测，告知其错误程度，然后让它自行调整以便下次做得更好。它是构建任何有效AI模型的根本组成部分，使其能够从一组未初始化的参数 (parameter)转变为一个能执行复杂多模态任务的系统。