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Maple: Multi-modal prompt learning.

时间: 2025-06-23 10:25:53 浏览: 15

### 多模态提示学习在MaPLe框架中的应用 #### MaPLe框架概述 MaPLe（Multi-modal Prompt Learning）旨在通过多模态提示学习提升图像和文本表示之间的一致性。该方法设计的核心在于促进视觉-语言间的强耦合，确保两者能够相互协同工作而不是各自独立发展[^3]。 #### 提示机制的工作原理为了实现这一目标，在模型的不同阶段引入了不同的提示，这有助于逐步建立并优化不同层次上的特征关联。具体来说，这些提示被嵌入到视觉和语言处理路径的各个转换器层中，使得每一层都能专注于特定类型的跨模态交互模式的学习过程[^4]。 #### 实现细节以下是Python代码片段展示了如何在一个假设性的场景下初始化一个多模态提示模块： ```python class MultiModalPromptModule(nn.Module): def __init__(self, num_layers=12): super(MultiModalPromptModule, self).__init__() self.prompt_layers = nn.ModuleList([nn.Linear(768, 768) for _ in range(num_layers)]) def forward(self, visual_features, textual_features): combined_features = torch.cat((visual_features, textual_features), dim=-1) outputs = [] for layer in self.prompt_layers: output = F.relu(layer(combined_features)) outputs.append(output) return sum(outputs)/len(outputs) ``` 此代码定义了一个简单的`MultiModalPromptModule`类，它接受来自视觉和文本输入的特征向量作为参数，并返回经过一系列线性变换后的平均结果。实际部署时会更加复杂，涉及更多组件和技术细节。

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