多模态 AI 通过处理和关联来自不同来源的信息来结合不同类型的数据（例如文本、图像、音频和传感器输入），从而提高模型性能。 与单模态系统不同，多模态模型使用可以同时处理多种数据格式的架构。 例如，一个模型可能会分析图像的像素和相关的文本标题，以更好地理解视觉内容。 这种方法利用了互补的优势：文本提供描述性上下文，而图像提供空间和视觉细节。 这种组合有助于减少歧义，因为一种模态的空白可以由另一种模态填充，从而实现更可靠的预测或分类。
为了集成数据类型，多模态系统通常采用单独的神经网络来处理每种模态，然后再合并结果。 例如，卷积神经网络 (CNN) 可以处理图像数据，而 Transformer 处理文本。 然后，使用连接、交叉注意力层或共享嵌入空间等技术融合这些单独的输出。 例如，在视频分析中，音频波形和视觉帧可以独立处理，然后在联合表示中组合以检测情绪或动作。 对齐机制确保来自不同模态的特征正确对应，例如将语音与视频中的嘴唇动作同步。 这种融合步骤至关重要，因为对齐不良的数据可能导致错误的解释。
实际实现需要仔细的设计选择。 开发人员必须决定何时以及如何融合模态：早期融合（组合原始数据）适用于紧密同步的输入，而后期融合（合并处理后的特征）适用于松散相关的数据。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具提供了用于构建这些管道的库。 一个常见的例子是医学诊断系统，它将 X 射线图像与患者历史文本合并以识别异常。 挑战包括处理不一致的数据质量、计算复杂性以及确保模型不过分依赖一种模态。 使用真实世界的数据集（例如将来自自动驾驶汽车的传感器数据与摄像头馈送配对）进行测试有助于验证模型是否有效地利用多模态输入来提高准确性和可靠性。
