训练多模态 AI 模型面临着几个挑战，主要是由于结合文本、图像、音频和传感器数据等不同数据类型的复杂性。这些模型必须学习模态之间的关系，同时避免不一致，这需要仔细的设计和资源管理。 以下是开发人员面临的三个主要挑战。
数据对齐和同步 对齐来自不同模态的数据是一个主要障碍。例如，具有音频和视觉帧的视频数据集需要精确的同步，以确保模型将正确的声音与其视觉源相关联。 未对齐的数据（例如，视频中狗的叫声与不相关的音频配对）会使模型感到困惑。 即使数据已对齐，采样率的差异（例如，44 kHz 的音频与 30 fps 的视频）也会使预处理复杂化。 开发人员通常需要自定义管道来处理时间或空间不匹配，这增加了复杂性。
计算和内存需求 多模态模型比单模态系统需要更多的计算能力。例如，将用于图像的视觉转换器与用于文本的语言模型相结合会使参数加倍，从而增加内存使用量和训练时间。 高分辨率图像或较长的音频片段会加剧此问题。 梯度检查点或混合精度训练等技术可以降低成本，但需要代码优化。 此外，存储大型多模态数据集（例如，带有文本报告的医学扫描）会给基础设施带来压力，尤其是在扩展到分布式系统时。
数据质量和一致性 确保跨模态的一致质量是困难的。自动驾驶汽车数据集可能具有高质量的 LiDAR 扫描，但对道路状况的文本描述标签不佳。 一个模态中的噪声标签（例如，不正确的图像字幕）会降低整个模型的性能。 平衡数据集的可用性有限——例如，用于稀有语言的配对语音和转录——迫使开发人员使用合成数据，这可能缺乏真实世界的多样性。 数据增强策略还必须跨模态工作，而不会引入矛盾（例如，旋转图像但不调整关联文本）。
