多模态AI通过整合不同类型的数据（如文本、图像、音频或视频）来增强多语言模型，从而改善跨语言的理解和生成能力。通过结合多种模态，这些模型可以利用超越语言障碍的共享上下文线索。例如，将一张猫的图片与英文、西班牙文和中文的文本标签配对，有助于模型将视觉概念与这三种语言的词语关联起来。这种跨模态学习减少了对低资源语言大型纯文本数据集的依赖，解决了数据稀缺问题，同时提高了翻译准确性和语义对齐。
一个关键优势是能够在模态和语言之间对齐表示。对比学习等技术训练模型将相似概念（例如，“日落”的图像及其在法语或印地语中的翻译）映射到嵌入空间中更接近的位置。例如，OpenAI 的 CLIP 通过对多语言字幕进行训练，实现图像和文本在不同语言间的对齐，从而在训练数据量极少的语言中实现零样本分类。类似地，语音转文本模型可以利用视觉数据（例如，视频中的唇语）来消除复杂发音语言中发音相似词语的歧义，从而提高方言或代表性不足语言的转录准确性。
实际应用包括结合光学字符识别（OCR）从图像中提取文本并进行多语言翻译的翻译工具，例如谷歌街景（Google Lens）的实时路牌翻译功能。多模态模型还支持多语言语音助手处理语音查询以及上下文数据（例如，用户位置或屏幕内容），以提供更准确的响应。开发者可以使用 Hugging Face 的 Transformers 等支持多模态输入的框架来实现这些系统，或者通过在特定领域的多语言数据集（例如，带有多种语言标签的医学影像报告）上微调预训练模型。这种方法减少了对并行文本语料库的需求，并创建了更具适应性、更感知上下文的多语言系统。
