自监督学习（SSL）处理多模态数据，是指通过利用不同数据类型（如图像、文本和音频）之间的关系来训练模型学习表示，而无需依赖标注数据集。核心思想是创建训练任务，让模型推断模态内部或跨模态的联系。例如，模型可能学习将一张猫的图片与文本“一只坐着的猫”关联起来，或者将一个口语词汇与其对应的视觉场景匹配起来。这些任务的设计使得数据本身提供监督信息，从而无需手动标注。通过处理来自多个来源的原始数据，模型建立了一个捕捉模态之间如何关联的共享理解，随后可以针对图像描述或语音识别等特定应用进行微调。
一种常见的方法是对比学习，模型学习对齐跨模态相关数据点的嵌入（数值表示）。例如，可以训练图像编码器和文本编码器，使其为匹配的图像-文本对（例如，沙滩照片及其描述）生成相似的嵌入，而为不匹配的对生成不相似的嵌入。类似地，可以通过确保狗叫声的嵌入与声音和狗的视觉内容对齐，将音频与视频帧关联起来。蒙版预测等技术——通过使用来自其他模态的上下文来重建输入的部分（例如，隐藏句子中的词语或图像中的像素）——也有助于模型学习跨模态依赖关系。例如，模型可以通过分析相应的视频帧来预测视频中缺失的音频片段。
为多模态数据实现 SSL 需要设计能够处理多样化输入的架构。特定于模态的编码器（例如，用于图像的 CNN，用于文本的 Transformer）将原始数据转换为嵌入，然后将这些嵌入投影到共享空间进行对齐。诸如 CLIP（对比语言-图像预训练）之类的框架通过使用对比损失对齐图像和文本嵌入来证明了这一点。实际挑战包括平衡计算资源（例如，同时处理高分辨率视频和音频）和确保鲁棒的跨模态交互。开发者通常在大型数据集（例如，带音频和字幕的 YouTube 视频）上进行预训练，以构建通用表示，然后再针对多语言语音转文本等任务进行微调。通过关注可扩展的架构和高效的训练策略，SSL 使模型能够在不进行昂贵标注的情况下，利用多模态数据互补优势。