多模态AI系统处理和整合多种类型的输入数据（例如，文本、图像、音频），而单模态AI则专注于一种输入类型。例如，像BERT这样的单模态模型分析文本，而像CLIP这样的多模态模型则结合文本和图像来理解描述如何与视觉内容关联。关键区别在于这些系统如何处理数据多样性：多模态AI需要机制来对齐和融合不同数据类型，从而实现单模态方法无法达到的跨模态推理。
从技术角度来看，多模态AI引入了数据对齐和融合方面的挑战。例如，训练模型将狗的照片与“狗”这个词相关联，涉及将视觉特征（边缘、形状）与文本标记对齐。对比学习（用于CLIP）或交叉注意力层（在Flamingo中可见）等技术是连接模态的常用方法。单模态模型通过在统一的数据空间中操作来避免这种复杂性。例如，ResNet仅处理图像，使用卷积层提取空间模式，无需协调其他数据类型。这种简单性通常使单模态模型训练和部署更快，但它们缺乏多模态系统的上下文丰富性。
用例突出了实际差异。单模态模型擅长专门任务：GPT-4 用于文本生成，或 Whisper 用于语音转文本。多模态AI在需要跨模态理解的场景中表现出色，例如生成图像字幕、回答关于图表的问题，或检测视频中的讽刺（结合音频、视觉和文本线索）。然而，多模态系统需要更多样化的数据集和计算资源。开发者必须权衡利弊：如果某项任务需要结合多种输入（例如，根据X光片和病历诊断医疗问题），则多模态方法是必要的。对于专注的问题（例如，对推文进行情感分析），单模态模型仍然高效且有效。
