多模态嵌入是将不同类型数据（如文本、图像、音频或视频）的信息组合成单一数值格式的向量表示。这些嵌入捕获来自多个模态的数据之间的语义关系，使机器能够理解并跨格式关联概念。例如，一个多模态嵌入模型可以将一张狗的照片、单词“dog”和一个吠叫的声音映射到共享的向量空间中，使它们的嵌入向量紧密对齐。这使得可以使用文本查询搜索图像或通过比较视频嵌入来生成视频字幕等任务成为可能。
为了创建多模态嵌入，模型通常在配对数据集上进行训练，其中不同数据类型相关联。一种常见的方法是使用神经网络分别处理每种模态（例如，图像使用 CNN，文本使用 Transformer），然后将它们的输出在共享空间中对齐。例如，OpenAI 的 CLIP（对比式语言-图像预训练）在图像-文本对上进行训练，学习将两者映射到共享的嵌入空间中，其中对应的图像和文本具有相似的向量。开发人员可以使用这些嵌入来构建跨模态检索系统等应用，即使图像没有明确标记该短语，用户的文本查询（如“红色日落”）也能找到相关的图像。
实现多模态嵌入需要谨慎处理数据对齐和计算资源。例如，从头开始训练模型需要大量高质量的配对示例数据集（例如，图像及其字幕）。TensorFlow Hub 或 Hugging Face Transformers 等工具提供了预训练模型（例如，CLIP、Flamingo），开发人员可以对其进行微调以执行特定任务。一个实际用例可能包括一个推荐系统，该系统通过比较产品图像与用户评论的嵌入来关联它们。挑战包括确保跨模态的一致性以及优化实时应用的延迟。通过利用多模态嵌入，开发人员可以创建能够更好地模仿人类对不同数据类型理解的系统。