設計多模態架構以在保持性能的同時減小模型大小，可以考慮以下幾個策略：
模態特定的壓縮技術：針對每種模態使用高效的壓縮和標記化技術，以減少輸入數據的大小。例如，對於圖像模態，可以使用卷積神經網絡（CNN）或視覺變壓器進行有效的特徵提取，從而減少需要處理的數據量。
知識蒸餾：通過知識蒸餾技術，將大型模型的知識轉移到較小的模型中，這樣可以在不顯著損失性能的情況下減少模型的參數數量。
模態融合：設計有效的模態融合策略，將不同模態的特徵進行整合，從而減少模型的複雜性。例如，可以使用共享的嵌入空間來處理不同模態的數據，這樣可以減少模型的冗餘。
動態計算：根據輸入數據的特性動態調整計算資源，對於簡單的輸入可以使用較小的模型，而對於複雜的輸入則使用較大的模型，這樣可以在資源受限的環境中提高效率。
通過這些策略，可以在資源受限的環境中實現高效的多模態模型部署，同時保持良好的性能。