生成式AI技术演进：从基础模型到多模态融合的下一站探索

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生成式 AI 的发展历程可以清晰地划分为几个关键阶段：

2018-2020 年：单模态文本爆发期
GPT-3（1750 亿参数）证明了大规模语言模型的涌现能力
BERT 等双向架构在理解任务上取得突破
2021-2022 年：跨模态探索期
CLIP 开创图文对齐预训练范式
DALL- E 实现文本到图像的稳定生成
2023 年至今：多模态融合期
GPT- 4 支持图像输入和文本输出
PaLM- E 实现机器人控制与视觉语言联合建模

文本模型缺乏物理世界具身认知
图像生成难以保持长程一致性
音频模型受限于数据稀缺性

模态间信息密度差异（如 1 秒视频≈20 个 token）
跨模态注意力计算复杂度呈平方增长
预训练目标函数难以统一衡量

混合专家系统（MoE）
每层动态激活部分参数（如 Switch Transformer）
典型配置：专家数 64，每样本选 2 个专家
稀疏注意力改进
块稀疏注意力（Blockwise Attention）
局部敏感哈希（LSH）分桶

视频生成中的 3D 卷积时空分离
音频扩散的谱图逆变换技巧
分子生成中的等变网络设计

方法类型	代表模型	优点	缺点
共享嵌入空间	CLIP	零样本迁移能力强	细粒度对齐困难
跨模态注意力	Flamingo	动态特征交互	计算成本高
统一 token 化	OFA	架构简洁	信息压缩损失

import torch
import torch.nn as nn

class CrossModalAttention(nn.Module):
    """
    跨模态注意力层实现
    输入: 
        visual_feats: [B, Nv, D]
        text_feats: [B, Nt, D]
    输出:
        attended_feats: [B, Nt, D]
    """
    def __init__(self, dim=512, heads=8):
        super().__init__()
        self.dim = dim
        self.heads = heads
        self.scale = (dim // heads) ** -0.5

        self.to_q = nn.Linear(dim, dim)
        self.to_kv = nn.Linear(dim, dim*2)
        self.to_out = nn.Linear(dim, dim)

    def forward(self, x, context):
        q = self.to_q(x)
        k, v = self.to_kv(context).chunk(2, dim=-1)

        # 多头注意力计算
        q, k, v = map(lambda t: t.view(*t.shape[:2], self.heads, -1).transpose(1, 2), (q, k, v))
        sim = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) * self.scale
        attn = sim.softmax(dim=-1)
        out = torch.matmul(attn, v)

        # 合并多头输出
        out = out.transpose(1, 2).reshape(*x.shape[:2], -1)
        return self.to_out(out)