多模态系统通过创建共享表示来对齐不同数据类型（如文本、图像或音频）表示同一概念的方式，从而解决语义鸿沟——即不同数据类型在表示同一概念时的脱节问题。这可以通过将每种模态的数据映射到共同的嵌入空间中来实现，即使原始数据看起来完全不同，系统也能识别它们之间的关系。例如，“狗”这个词和一张狗的照片可能被映射到这个共享空间中附近的点，尽管一个属于文本，另一个属于像素。在配对数据集（例如带有说明文字的图像）上训练的神经网络通过在训练过程中最小化它们嵌入之间的距离来学习关联这些模态。这种对齐使得跨模态检索等任务成为可能，例如通过文本查询找到相关的图像。
弥合鸿沟的关键方法之一是跨模态注意力机制，它允许一种模态直接影响另一种模态的处理方式。例如，在视觉问答 (VQA) 中，模型可能会在处理诸如“汽车是什么颜色？”这样的文本问题时使用注意力机制聚焦于图像的特定区域。文本指导视觉分析，反之亦然，从而创建一种动态交互，对齐语义。另一种方法是对比学习，在像 CLIP 这样的模型中得到应用，系统通过对比匹配的图像-文本对与不匹配的图像-文本对来学习。这迫使模型区分有意义的连接，从而优化共享嵌入空间。对于开发者来说，实现此类系统通常涉及 Transformer 架构或双编码器设计，其中独立的神经网络处理每种模态，然后对其输出进行比较或融合。
挑战依然存在，尤其是在配对数据稀缺或模态具有不匹配的抽象级别时。例如，文本通常描述高层概念，而图像包含低层像素细节。数据增强（例如生成合成的图像-文本对）或自监督学习（使用无标签数据）等技术有助于缓解这一问题。此外，融合策略——例如后期融合（在处理后结合模态特定特征）或混合方法——提供了处理不同数据类型的灵活性。实际应用包括自动化内容审核（将文本规则与视觉内容匹配）或医学诊断（关联 X 光片与患者笔记）。通过聚焦对齐、注意力机制和自适应融合，多模态系统将不同的数据类型转化为一个连贯的理解。