多模态AI通过整合多种数据类型（如文本、图像、音频或传感器数据）来提供更丰富的上下文，从而增强语言理解能力。传统的语言模型仅处理文本，而多模态系统则分析文本与图像或语音等组合。例如，一个同时在文本描述和图像上训练的模型，可以推断视觉元素和词语之间的关系，从而改进图像描述或视觉问答等任务。通过利用跨模态模式，这些系统能够解决语言中的歧义。例如，“bank”一词可能指河流或金融机构，但伴随的视觉或情境数据有助于澄清其含义。
一个关键应用在于使用音频和文本的翻译或转录系统。例如，语音转文本模型结合音频波形和文本转录，利用上下文线索更好地识别同音异义词（例如，“there” vs. “their”）。类似地，智能音箱等虚拟助手使用多模态输入——语音命令结合用户位置或日历数据——来生成准确回复。在客户服务中，聊天机器人分析文本以及用户共享的截图或图表，以解决技术问题。这些例子表明，结合多种模态可以弥补纯文本模型可能遗漏的不足，从而实现更精确的语言理解。
从技术角度来看，多模态架构通常对每种数据类型使用单独的编码器，然后通过融合层组合嵌入。例如，CLIP（对比语言-图像预训练）等视觉语言模型使用文本编码器和图像编码器，训练它们以对齐跨模态的相似概念。带有交叉注意力层的 Transformer 模型允许一种模态（例如，文本）在处理过程中查询另一种模态（例如，图像）。开发人员可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架实现此类系统，通常从在特定领域多模态数据集上微调的预训练模型开始。挑战包括训练期间跨模态的数据对齐以及管理计算复杂度，但结果是一个更鲁棒的语言理解系统，它反映了人类如何利用多种感官来解释含义。
