#码力全开·技术π对#Google Gemini 大模型在多模态任务中，文本与图像特征融合的底层注意力机制是如何优化
Google Gemini 大模型在多模态任务中，文本与图像特征融合的底层注意力机制是如何优化的，相比 Transformer 原生结构有哪些效率提升？
Google Gemini
卫斯理
1天前
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其底层采用局部/块状注意力动态选择交互范围，减少冗余计算；跨模态融合时，通过共享键值投影矩阵（如图像与文本的交叉注意力），降低内存占用。相比Transformer全注意力的O(n²)复杂度，Gemini通过稀疏模式将计算量降至接近线性，并借助分层注意力优先处理高信息密度区域，显著提升长序列和多模态任务的处理效率。