多模态 AI 通过结合多种类型的数据（如文本、图像、音频和传感器输入）来改进决策，从而提供对复杂场景更全面的理解。与依赖单一数据类型的系统不同，多模态模型可以交叉引用不同的输入，以识别模式、减少歧义并生成上下文感知的见解。例如，分析客户的书面投诉和通话录音中的语气，可以比仅分析文本更清楚地了解他们的问题。这种方法有助于填补信息空白，从而做出更明智和准确的决策。
具体的使用案例突出了多模态 AI 如何应对现实世界的挑战。在医疗保健领域，将医学影像（如 X 射线）与患者病史和实验室报告相结合，使模型能够以更高的置信度提出诊断建议。对于自动驾驶汽车，融合摄像头馈送、激光雷达数据和 GPS 信息有助于系统更好地检测障碍物或预测行人移动。在客户支持方面，整合聊天记录、用户行为数据以及语音通话中的情感分析，可以优先处理紧急情况或将问题路由到正确的团队。这些示例表明，综合不同的数据来源可以减少对不完整或有偏见的单模输入的依赖。
从技术角度来看，开发人员使用处理和对齐不同数据类型的架构来实现多模态 AI。 诸如早期融合（组合原始输入）、后期融合（合并处理后的特征）或混合方法等技术使模型能够学习跨模式的关系。 例如，基于 Transformer 的模型可以分别处理文本和图像，然后使用注意力机制将视觉元素链接到关键字。 挑战包括处理不匹配的数据格式、计算成本以及确保在一种模式嘈杂时的鲁棒性。 像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的工具提供用于构建管道的库，而预训练模型（例如，用于文本图像对的 CLIP）提供了起点。 通过解决这些技术难题，开发人员可以创建利用多模态数据来支持细致的、上下文敏感的决策的系统。
