从rookie到基佬~017：BEIT-3基础概念解析-Modality experts

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今日份洗脑： Modality experts概念解析

结论：Modality experts指专门处理特定类型数据（或称为"模态"）的专家模型或专家网络

涉及研究内容：

原文：Wang W, Bao H, Dong L, et al. Image as a Foreign Language: BEiT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks[J]. arXiv preprint arXiv:2208.10442, 2022.

创新点：

“BEiT-3 的创新之处包含三个方面：骨干网络：Multiway Transformer。研究员们将 Multiway Transformer 作为骨干网络以对不同模态进行编码。每个 Multiway Transformer 由一个共享的自注意力模块（self-attention）和多个模态专家(modality experts)组成，每个模态专家都是一个前馈神经网络（feed-forward network）。共享自注意力模块可以有效学习不同模态信息的对齐，并对不同模态信息深度融合编码使其更好地应用在多模态理解任务上。根据当前输入的模态类别，Multiway Transformer 会选择不同模态专家对其进行编码以学习更多模态特定的信息。每层 Multiway Transformer 包含一个视觉专家和一个语言专家，而前三层 Multiway Transformer 拥有为融合编码器设计的视觉-语言专家。针对不同模态统一的骨干网络使得 BEiT-3 能够广泛地支持各种下游任务。

作者：微软亚洲研究院

Modality experts概念解析：

在机器学习领域中，“modality experts"是指专门处理特定类型数据（或称为"模态”）的专家模型或专家网络。在多模态学习任务中，常常会涉及多种不同类型的数据，例如图像、文本、音频等。而每种数据类型都有其特定的特征和表示方式，因此需要相应的专家来处理每种模态。

"Modality experts"的作用是通过专门学习和处理单一模态数据的任务来提取该模态数据的相关特征和信息。例如，在一个图像-文本多模态任务中，可以有一个图像专家模型用于处理图像数据，以提取图像特征，然后有一个文本专家模型用于处理文本数据，以提取文本特征。这样的专家模型通常会在各自的模态中进行训练，以便更好地捕捉每个模态的特征。

一旦各个模态的数据经过专家模型进行处理并提取出特征后，可以将这些特征进行融合或组合，以进一步进行联合学习和综合分析。这使得模型能够从多个模态中获取更全面的信息，并提高对多模态任务的理解和性能。

总结来说，"modality experts"是指专门处理特定数据模态的专家模型，它们通过学习和提取单一模态的数据特征来帮助实现多模态任务中的综合学习和综合分析。

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