DeepSeek实现不同模态数据的融合

问题

当DeepSeek模型在多模态任务（如图文结合）中，如何实现不同模态数据的融合？

答案

可以采用早期融合方式，在输入层就将图像特征（如通过卷积神经网络提取的特征向量）和文本特征（如词向量）进行拼接，然后一起输入到DeepSeek模型后续层进行联合处理；也能使用晚期融合，分别对图像和文本进行独立处理，在模型输出层将得到的特征向量进行融合，再进行最终的决策；还可以运用注意力机制实现融合，让模型根据任务需求动态分配对不同模态数据的关注程度。