多模态融合架构：Early Fusion vs Late Fusion vs Cross-Attention
多模态融合：让 AI 同时理解图像、视频与文本 多模态大模型是 2026 年 AI 的核心赛道。GPT-5、Gemini 2.5、Claude 4 都具备强大的多模态能力。而决定多模态模型能力的核心设计，就是模态融合架构。本文深入解析三大融合范式。 一、多模态融合的基本问题 1.1 模态鸿沟 不同模态的数据有截然不同的特性： 模态 数据类型 特征维度 时间序列 语义密度 文本 离散 Token 768-12288 序列 高 图像 连续像素 1024-8192 2D 空间 中 视频 连续帧 4096-8192 3D 时空 低 音频 连续波形 512-2048 1D 时间 低 融合的核心挑战：如何让模型在不同模态间建立语义对齐。 1.2 融合的三个层次 ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ 多模态融合层次 │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 层次1: 表示对齐 (Representation Alignment) │ │ - 将不同模态映射到统一空间 │ │ - 如 CLIP: 图像和文本嵌入到同一空间 │ │ │ │ 层次2: 特征融合 (Feature Fusion) │ │ - 在特征层面组合多模态信息 │ │ - 如 Cross-Attention: 图像特征注入文本 │ │ │ │ 层次3: 推理融合 (Reasoning Fusion) │ │ - 在推理层面整合多模态 │ │ - 如 Chain-of-Thought 跨模态推理 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ 二、Early Fusion（早期融合） 2.1 核心思想 在模型输入层就将不同模态合并，统一处理： ...