FLAVA 和 ImageBind 等统一多模态模型旨在在单个框架内处理和对齐多种类型的数据——例如文本、图像、音频或传感器数据。 这些模型使用共享架构在不同模态之间建立连接，从而实现跨模态检索（例如，使用文本搜索图像）或多模态推理（例如，回答有关图像的问题）等任务。 它们的核心是依赖于嵌入空间，在这些空间中，不同数据类型的表示被映射到捕获语义关系的向量。 例如，FLAVA 通过在图像-文本对上训练来组合视觉和语言，而 ImageBind 通过利用自然共现的数据（例如具有音频和视觉内容的视频）将其扩展到六种模态（包括深度、热力和惯性数据）。
训练过程通常涉及两个关键组成部分：**对比学习** 和 **掩码重建**。 对比学习教导模型区分匹配和不匹配的模态对。 例如，FLAVA 可能会学习到文本“一个红苹果”应该与一个苹果的图像对齐，同时将其与不相关的图像区分开来。 受 BERT 风格训练启发的掩码重建任务，迫使模型预测输入的缺失部分。 在 FLAVA 中，这可能涉及掩盖图像的补丁或标题中的单词，并让模型重建它们。 ImageBind 采用类似的方法，但通过对多样化的数据源进行训练来扩展它，例如将吠叫的音频片段与狗的图像对齐。 这两个模型都使用基于 Transformer 的架构来处理可变长度的输入并捕获长程依赖关系，从而使它们能够有效地融合跨模态的信息。
从实践的角度来看，这些模型通过减少对特定任务架构的需求来简化开发。 例如，使用 ImageBind 的开发人员可以构建一个使用音频输入搜索图像的应用程序，因为该模型的共享嵌入空间将声音链接到视觉概念。 同样，FLAVA 的统一设计允许它执行仅文本、仅图像或组合任务，而无需单独的模型。 主要优势是灵活性：一旦经过训练，同一模型就可以支持视觉问答、字幕甚至多模态聊天机器人等下游应用程序。 但是，训练此类模型需要具有配对多模态数据（例如，带有字幕的图像或带有音频的视频）的大规模数据集，这可能难以管理。 尽管如此，它们跨任务和模态进行泛化的能力使它们成为开发人员的强大工具，可以用于开发需要以更人性化、互连的方式理解世界的应用程序。