实现跨模态的语义一致性涉及对齐来自不同来源（如文本、图像、音频或视频）的数据的含义，以便可以对其进行有凝聚力的处理和理解。核心思想是创建一个共享的表示空间，其中来自每种模态的概念映射到相似的含义。例如，一张狗的照片、文本中的单词“狗”和吠叫声都应该在这个共享空间中激活相关的模式。这通常使用经过训练的神经网络来实现，这些网络将来自不同模态的输入编码为可比较的嵌入向量。训练过程依赖于成对的数据（例如，带有标题的图像）来教导模型哪些输入在语义上相关。
一种常见的方法是对比学习，其中模型学习将相关项目的嵌入拉得更近，并将不相关的项目推开。例如，在像 CLIP 这样的视觉-语言模型中，图像及其相应的文本描述被编码到同一个空间中。在训练期间，模型调整嵌入，使得匹配的图像-文本对具有比不匹配对更高的相似度得分。诸如三元组损失或跨模态注意力之类的技术可以进一步完善这种对齐。例如，在医疗应用中，可以对齐 CT 扫描（图像）和放射科医生的报告（文本），以确保报告中诸如“肺结节”之类的术语与扫描中的视觉特征相对应。预处理步骤，例如标准化输入或使用特定于模态的编码器（例如，用于图像的 CNN，用于文本的 transformer），有助于在对齐之前标准化数据。
挑战包括处理不完整或嘈杂的成对数据，并确保模型泛化到训练示例之外。为了评估一致性，开发人员可以测量检索准确率（例如，找到文本查询的正确图像）或使用诸如嵌入之间的余弦相似度之类的指标。诸如 TensorFlow 或 PyTorch 之类的工具简化了这些模型的实现，而诸如 Hugging Face Transformers 之类的框架为快速实验提供了预训练的编码器。例如，零售应用程序可以将产品图像与客户评论对齐，以改善搜索结果——确保对“红色运动鞋”的查询返回视觉上是红色的鞋子和提及“红色”的评论。正则化技术和多模态融合层（组合嵌入）可以进一步完善一致性。关键是迭代测试：验证语义关系在各种输入和边缘情况下都成立，以确保鲁棒性。