多模态人工智能模型通过结合三种主要策略来处理嘈杂数据：预处理输入以减少噪音，利用跨模态关系来弥补错误，以及使用提高鲁棒性的训练技术。这些模型能够同时处理多种数据类型（如文本、图像和音频），从而进行信息交叉引用并减轻单一模态中噪音的影响。例如，如果图像模糊不清，随附的文本描述可能有助于模型推断正确的上下文。
首先，预处理技术在数据进入模型之前对其进行清理或规范化。对于图像，这可能涉及去噪算法，如高斯模糊或基于自编码器的重建。在文本方面，拼写检查或语法校正工具可以修复错字或语法错误。音频数据可能需要进行频谱滤波以去除背景噪音。开发者通常将这些步骤作为数据管道的一部分实现。例如，视频分析模型可以使用帧插值来平滑不稳定的画面，而语音转文本系统可以应用语音活动检测来从环境声音中分离出语音。这些方法提前减少噪音，使模型更容易处理数据。
其次，多模态模型利用跨模态冗余来填补噪音造成的空白。例如，如果医疗影像系统接收到低分辨率的 X 光片，它可能会交叉检查患者的文本症状或实验室报告以进行诊断。注意力机制或融合层等架构会明确衡量每种模态的可靠性。在实践中，自动驾驶汽车的模型可能会优先处理激光雷达数据，而不是受雨水遮挡的摄像头画面。开发者可以通过训练模型评估每个输入流的置信度分数来设计这些交互，使其能够在嘈杂条件下动态调整更信任哪些模态。
最后，噪声注入和鲁棒损失函数等训练策略可以提高模型的韧性。在训练过程中，开发者会故意添加噪音（例如，图像中的随机像素丢失，文本中的词语互换）来模拟现实世界的缺陷。对比学习——模型学习对齐相同数据的嘈杂版本和干净版本——是另一种常见方法。例如，一个在嘈杂的产品图像和用户评论上训练的零售推荐系统，可以通过将无关的视觉伪影（如眩光）与一致的文本反馈关联起来，从而学会忽略这些伪影。这些方法确保模型能够更好地泛化到不完美的数据，而无需收集通常不切实际的完美干净数据集。
