多模态表示学习：构建VLA技术的基石

原创

已于 2025-04-13 11:19:22 修改 · 891 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习 #人工智能 #深度学习 #神经网络

于 2025-04-13 10:50:01 首次发布

引言：从“单感官”到“多感官”的智能进化

人类婴儿通过眼睛观察、耳朵聆听、双手触摸来认识世界——这种多感官协同的认知方式，正是智能的本质特征。而在人工智能领域，要让机器像人类一样理解并操作物理世界，必须突破单一模态的局限，构建视觉、语言、动作的统一语义空间。这正是多模态表示学习的核心目标：让不同模态的数据（如图像、文本、动作）在共享的数学空间中“对话”，为VLA技术奠定基础。
本文将深入拆解多模态表示学习的关键技术，涵盖视觉特征提取、语言模型基础、跨模态对齐方法，并通过CLIP模型的实践案例揭示其实现原理。

一、视觉特征提取：从像素到语义

卷积神经网络（CNN）：空间特征的捕手
● 核心思想：通过卷积核滑动提取局部特征，堆叠多层网络捕捉从边缘到物体的层次化表示。
● 经典架构：
○ ResNet：残差连接解决深层网络梯度消失问题。
○ EfficientNet：复合缩放（深度/宽度/分辨率）平衡精度与计算成本。
● 代码示例：使用PyTorch提取图像特征

import torchvision.models as models
resnet = models.resnet50(pretrained=True)
features = resnet(torch.randn(1, 3, 224, 224))  # 输出2048维特征向量

Vision Transformer（ViT）：全局语义的突破
● 革命性设计：将图像切分为16x16的Patch，通过自注意力机制建模全局关系。
● 优势：
○ 长距离依赖捕捉能力更强（如“狗”与“牵引绳”的关联）。
○ 更适合与语言模型的Transformer架构对齐。
● 结构图解：
输入图像 → 分块 → 线性投影 → [CLS] Token + Position Embedding → Transformer Encoder → 特征向量

二、语言模型基础：从词袋到上下文感知

词嵌入（Word Embedding）
● 核心概念：将词语映射为稠密向量（如Word2Vec、GloVe），解决One-Hot编码的高维稀疏问题。
● 示例：
“猫” → [0.25, -0.1, 0.7, …], “狗” → [0.3, 0.05, 0.6, …]
语义相似的词（如“猫”“狗”）在向量空间中距离更近。
上下文感知模型
● BERT（双向编码器）：
○ 预训练任务：掩码语言模型（MLM）+ 句子对预测（NSP）。
○ 优势：捕获词语的双向上下文依赖（如“银行”在“存钱” vs “河岸”中的不同含义）。
● GPT（自回归生成）：
○ 预训练任务：单向语言模型（预测下一个词）。
○ 优势：生成连贯的自然语言指令（如“请先移动红色方块，再旋转蓝色部件”）。
指令解析的挑战
● 空间关系理解：
“将杯子放在桌子左侧”需要模型理解“左侧”在图像坐标系中的映射。
● 动作时序分解：
“打开冰箱门，取出牛奶，倒满杯子”需拆解为原子动作序列。