多模态 AI 结合了多种类型的数据（例如文本、图像、音频和传感器输入），以提高模型理解和生成响应的方式。与处理单一输入类型的单模态系统（例如，仅限文本的聊天机器人）不同，多模态 AI 集成了多样化的数据流。 例如，模型可以分析照片（图像数据）以及用户的问题（文本）来回答“这是什么品种的狗？”。 为了实现这一点，系统首先使用专门的神经网络（例如用于图像的卷积神经网络 (CNN) 或用于文本的 Transformer）分别处理每种输入类型。 然后将这些单独的表示融合为统一的格式，使模型能够学习模态之间的关系。 这个融合步骤至关重要，因为它允许 AI 跨数据类型进行推理，例如将文本中的“狗”一词链接到图像中的毛皮或耳朵等视觉特征。
一个实际的例子是一个自动驾驶汽车系统，它同时处理摄像头馈送、激光雷达数据和地图。摄像头识别行人等物体，激光雷达测量距离，地图提供道路背景信息。AI 结合这些输入来决定何时刹车或转向。 另一个例子是虚拟助手，它使用语音（音频）和屏幕点击（触摸输入）来推断用户意图。 实施此类系统的开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来为每种模态设计单独的编码器。对于融合，早期融合（组合原始输入）或后期融合（合并处理后的特征）等技术很常见。 跨模态注意力机制（让模型专注于每个输入的相关部分，例如，将文本中的“红色苹果”与图像中的红色物体进行匹配）也被广泛使用。 Hugging Face Transformers 等库现在支持多模态架构，从而使集成更加容易。
挑战包括对齐来自不同来源的数据和管理计算复杂性。 例如，对齐音频和视频流之间的时间戳需要精确同步。 训练多模态模型还需要大型、多样化的数据集（例如，配对的图像-文本语料库），这可能需要很高的收集成本。 诸如对比学习（例如，CLIP）之类的技术通过训练模型来关联跨模态的相关输入而无需直接监督来解决这个问题。 部署考虑因素包括延迟，因为实时处理多种数据类型（例如，带有实时字幕的视频通话）需要优化的硬件。 开发人员通常使用量化或模型修剪来减少推理时间。 了解这些权衡有助于设计高效的系统，例如，在带宽受限时优先处理文本而不是视频，或者使用模块化架构来更新单个编码器而无需重新训练整个模型。
