多模态预训练或者多模态生成有比较轻量级的模型吗？

多模态预训练或生成的模型复杂度往往比较高，因为它需要处理多个不同的数据类型或来源（如文本、图片、音频等），并对这些数据进行深层次的学习和建模。但是，有一些轻量级的多模态模型也被提出来了，以便在计算资源受限的环境中使用。
例如，在自然语言处理和计算机视觉领域，一种常用的轻量级多模态模型是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的结构。这种模型通常被称为多模态融合模型（Multi-modal Fusion Model），主要通过CNN和RNN等网络结构，将多个数据来源的特征融合到一个统一的表示空间中，并利用该表示空间进一步进行分类、生成等任务。
此外，还有一些基于注意力机制的轻量级多模态模型，如Transformer、BERT等，这些模型可以在对多个数据类型进行注意力加权的同时，有效地减少参数数量和计算复杂度，提高模型的效率和性能。
轻量级的多模态预训练或生成模型是可行的，但是其具体实现方式和效果取决于具体的场景和任务。在实际应用中，需要根据数据类型、数量和计算资源等因素进行评估和选择。