一、系统化（放在大环境里看）

早期融合的标记化架构不是孤立存在的，它处于多模态 AI 发展的大背景中。要理解它，我们要知道它周围的几个关键元素：

• 数据源环境：文本、图像、语音、视频等模态输入。
• 融合方式选择：早期融合（Early Fusion）、中期融合（Intermediate Fusion）、晚期融合（Late Fusion）。
• 表示形式：不同模态需要一个“共同语言”，而标记化（Tokenization）就是把图片、声音等转换成像“单词”一样的 token。
• 计算环境：依赖 Transformer 等通用大模型架构，统一处理不同来源的 token。
• 任务环境：用于跨模态任务，比如图文匹配、视觉问答、语音-文本对齐。

👉 系统化总结：早期融合的标记化架构是在多模态大模型的早期融合策略里，用 token 统一表示不同模态，从而让一个模型在共享空间中直接学习模态间关系。

二、全局化（把内部构成元素列出来）

我们从多个维度看，早期融合的标记化架构由以下几个核心元素组成：

1. 输入维度

   • 文本 → 分词 → 文本 token
   • 图像 → 切分成 patch → 图像 token
   • 音频 → 特征提取（如Mel频谱）→ 音频 token

2. 标记化维度

   • 统一词表：把不同模态的 token 放到同一个字典里。
   • 特殊标记：模态起始符 [IMG], [AUDIO] 用来区分模态来源。

3. 融合维度

   • 直接拼接：不同模态的 token 串接在一起，输入到 Transformer。
   • 共享注意力：注意力机制可以在不同模态 token 之间建立联系。

4. 建模维度

   • 底层共享：所有模态共享一个 Transformer 编码器。
   • 表示统一：模型自动学习跨模态的相关性，比如 “猫” 的文本 token 和猫图片的 patch token 应该接近。

5. 应用维度

   • 跨模态检索（输入文字找图像）。
   • 多模态问答（输入图像和问题，输出答案）。
   • 内容生成（输入文本+图像，生成描述或补全）。

👉 全局化总结：早期融合 + 标记化架构的核心就是 把不同模态先变成“字”，再拼到一起读书。

三、结构化（元素之间的关系）

我们把这些元素的关系梳理成一条清晰链路：

1. 数据源 → 标记化

   • 文本 → 词语 token
   • 图像 → patch token
   • 音频 → 频谱 token

2. 标记化 → 融合机制

   • 把不同 token 串接在一起
   • 通过注意力机制让 token 互相“交流”

3. 融合机制 → 表示学习

   • 模型学到“猫”这个词和“猫的图片”是一致的
   • 模态之间关系在一个统一空间里被捕捉

4. 表示学习 → 应用场景

   • 检索、问答、生成都建立在统一 token 表示的结果上

👉 结构化总结：
数据 → Token → 拼接融合 → 统一表示 → 应用
这条链路就是早期融合标记化架构的工作逻辑。

✅ 最通俗的比喻：
你可以把它想象成 不同国家的人开会。

• 文本、图像、语音 → 不同国家语言
• 标记化 → 给大家都准备一个“翻译机”，把话变成统一的单词（token）
• 早期融合 → 大家一上来就坐在一起讨论，不分小组
• Transformer → 主持人，保证每个人都能听懂别人说什么
• 结果 → 各国代表可以一起解决问题（跨模态任务）