在多模态任务中使用Attention机制是一种常见的做法，它可以帮助模型集中注意力在与当前任务相关的信息上。下面介绍几种常见的Attention机制的应用方式：

  1. 文本-图像多模态任务：在图像和文本之间进行关联。一种常见的方法是使用自注意力机制（self-attention）来获取文本中每个单词与图像之间的关联权重。通过计算基于词汇特征的相似性或相关性，然后将该权重应用于图像向量，可以将模型的注意力集中在与文本相关的图像区域上，提升模型在多模态任务上的性能。

  2. 视频-文本多模态任务：在视频和文本之间进行关联。一种常见的方法是使用2D或3D卷积神经网络提取视频帧的特征，并使用自注意力机制来计算文本和视频帧之间的相似性。这种方式可以帮助模型确定哪些视频帧与文本最相关，从而在视频标注、视频摘要等任务上提升性能。

  3. 音频-文本多模态任务：在音频和文本之间进行关联。常见的方法是使用卷积神经网络或循环神经网络提取音频的特征，并使用自注意力机制计算音频和文本之间的相似性。通过这种方式，模型可以关注与文本相关的音频片段，提升音频标注、语音识别等任务的性能。

  除了上述多模态任务的应用，Attention机制还可以用于不同模态之间的对齐、模态融合和模态选择等任务。例如，通过计算不同模态之间的相似性来对齐数据，或通过学习权重来融合不同模态的特征。

  总而言之，在多模态任务中，使用Attention机制可以帮助模型学习到不同模态之间的关联，并将注意力集中在与当前任务相关的信息上，从而提升模型的性能。