DeepSeek模型多模态扩展与跨模态理解实战

引言

随着DeepSeek模型从纯文本向多模态演进，如何有效处理和理解图像、音频、视频等跨模态数据成为关键挑战。本文将深入探讨DeepSeek模型的多模态扩展技术，包括跨模态对齐、联合表示学习、多模态推理等前沿方法，并提供可落地的工程实现方案，帮助开发者构建新一代多模态智能系统。

一、多模态架构设计

1.1 统一表示空间构建

​​跨模态投影网络实现​​

import torch.nn as nnclass MultimodalProjector(nn.Module):def __init__(self, input_dims, hidden_dim=768):super().__init__()self.image_proj = nn.Sequential(nn.Linear(input_dims['image'], hidden_dim),nn.GELU(),nn.LayerNorm(hidden_dim))self.audio_proj = nn.Sequential(nn.Linear(input_dims['audio'], hidden_dim),nn.GELU(),nn.LayerNorm(hidden_dim))