自然语言处理 (NLP) 中的多模态 AI 结合文本与其他数据类型（例如图像、音频或视频），以改进系统理解和生成语言的方式。 与传统 NLP 模型仅专注于文本不同，多模态系统同时处理多个输入，从而实现更丰富的上下文感知应用。 例如，模型可以分析照片和书面描述，以生成更准确的图像标题或回答有关视觉内容的问题。 这种方法利用了不同数据模式的互补优势，使系统能够填补单模式模型可能错过的空白。
一个常见的应用是视觉问答 (VQA)，其中模型回答基于文本的关于图像的问题。 例如，给定一张公园的图片以及问题“孩子拿着什么？”，多模态系统可能会检测图像中的物体（例如球），并将它们与文本线索相关联以推断答案。 另一个例子是情感分析，它结合了音频音调和面部表情以及文本，从而提高了客户服务聊天机器人中的情感检测能力。 OpenAI 的 CLIP 或 Google 的 MUM 等工具使用跨模态预训练来对齐文本和图像的表示，从而实现零样本图像分类（使用文本提示标记图像，无需显式训练）等任务。
从技术角度来看，多模态 NLP 通常依赖于在融合数据之前分别处理每种模态的架构。 例如，基于 Transformer 的模型可以使用 Token 嵌入对文本进行编码，并使用卷积神经网络 (CNN) 对图像进行编码，然后通过注意力机制将它们组合起来。 挑战包括对齐具有不同结构的模式（例如，像素网格与单词序列）并管理计算复杂性。 Hugging Face 的 Transformers 或 PyTorch 的 TorchMultimodal 等框架提供了用于试验融合技术的库，例如晚期融合（组合输出）或早期融合（联合输入处理）。 这些工具可帮助开发人员构建利用多模态数据的系统，而无需重新发明核心组件。
