多模态 AI 模型通过处理和组合来自不同格式（如文本、图像、音频）的信息，将其转换为统一的表示形式来处理非结构化数据。 这些模型使用单独的编码器来处理每种数据类型，将原始输入转换为结构化嵌入，在共享空间中对齐它们，然后应用联合处理来捕获跨模态关系。 例如，模型可以同时分析照片（图像）、其标题（文本）和背景声音（音频），以了解场景的完整上下文。
第一步涉及预处理和嵌入每种模态。 文本被标记化为单词或子词，并使用转换器转换为向量。 图像被分割成小块或使用卷积神经网络 (CNN) 进行处理以提取视觉特征。 音频被转换为频谱图并使用循环或卷积层进行编码。 每种模态的编码器都经过训练，以将其数据映射到共享向量空间中，在该空间中，相似的概念对齐——例如，将单词“狗”聚集在狗的图像附近。 像 CLIP（对比语言-图像预训练）这样的工具通过对比学习对齐文本和图像嵌入来证明了这一点，从而可以基于文本提示执行零样本图像分类等任务。
接下来，架构集成这些嵌入。 基于转换器的模型中的交叉注意力机制允许一种模态（例如，文本）查询另一种模态（例如，图像）。 例如，在视觉问答中，模型使用文本问题来关注图像的相关区域。 一些模型使用融合层来早期（连接向量）或晚期（在合并之前单独处理模态）组合嵌入。 一个实际的例子是 OpenAI 的 DALL-E，它通过迭代地细化桥接两种模态的潜在空间，从文本生成图像。 这些技术使模型能够整体地处理非结构化数据，即使输入有噪声或不完整。
最后，处理非结构化数据的可变性需要稳健的训练策略。 数据集通常缺乏模态之间的完美对齐——例如，视频的音频可能与视觉内容不完全匹配。 模型通过学习不变特征（例如，识别颗粒状和高分辨率图像中的汽车）或使用像掩码重建这样的自监督目标来解决这个问题。 对于视听任务，模型可能会预测视频帧和音频剪辑是否属于一起。 可伸缩性是另一个挑战：处理高分辨率图像和长音频剪辑需要高效的架构，例如使用稀疏注意力或分层表示。 通过解决这些问题，多模态模型可以推广到各种真实世界数据，而无需依赖严格的结构化输入。
