Google Gemini Ultra 技术架构分析
Gemini Ultra 是 Google 最强的大语言模型，原生支持文本、图像、音频和视频的多模态输入输出。
多模态架构
Gemini 采用统一的 Transformer 架构处理所有模态：
- 文本通过 Tokenizer 分词
- 图像通过 ViT 编码为 Patch Token
- 音频通过声学模型编码为序列
- 视频分解为帧序列，逐帧编码
python
class GeminiMultimodal(nn.Module):
def forward(self, text_tokens, image_patches, audio_frames):
text_emb = self.text_encoder(text_tokens)
img_emb = self.vit_encoder(image_patches)
audio_emb = self.audio_encoder(audio_frames)
# 模态融合
combined = torch.cat([text_emb, img_emb, audio_emb], dim=1)
return self.transformer(combined)原生多模态 vs 拼接式
原生多模态在训练时联合优化所有模态的表示，比拼接式（如 LLaVA）具有更好的跨模态理解能力。