多模态 AI 系统整合了文本、图像、音频等多种数据类型，使用旨在处理和对齐这些模态的算法。该领域的三个关键算法包括**基于 Transformer 的架构**、**对比学习框架**和**跨模态注意力机制**。这些方法使模型能够学习不同数据类型之间的关系，并执行图像字幕、视觉问答或多模态搜索等任务。
**基于 Transformer 的架构**是处理跨模态序列和结构化数据的基础。CLIP（对比语言-图像预训练）和 ViLBERT（视觉-语言 BERT）等模型使用 Transformer 层共同处理文本和图像。例如，CLIP 在图像-文本对上进行训练，为每种模态使用单独的编码器，并通过对比损失对齐它们的嵌入。Transformer 在此表现出色，因为其自注意力机制可以捕获长距离依赖关系，使其适用于各种输入类型。开发者可以利用预训练的 Transformer 模型，通过对齐视觉特征与特定领域的语言，微调模型以执行特定任务，例如从医学图像生成文本描述。
**对比学习**是一种训练策略，旨在教授模型区分相关和不相关的数据对。一个值得注意的例子是 CLIP 中使用的 InfoNCE 损失函数，它最大化匹配的图像-文本对之间的相似度，同时最小化不匹配对的相似度。这种方法对于跨模态检索等任务非常有效，模型需要为文本查询找到相关的图像（反之亦然）。对比框架通常依赖于大量对齐的数据集，例如 LAION-5B（用于训练 Stable Diffusion），其中包含数十亿个图像-文本示例。通过学习共享嵌入空间，这些模型能够在推理过程中进行高效的相似度比较，而无需显式标注。
**跨模态注意力机制**允许模型在处理一种模态时动态地关注另一种模态的相关部分。例如，在视觉问答（VQA）中，模型可能会使用基于文本的查询（例如，“这辆车是什么颜色？”）来引导注意力到图像中的特定区域。LXMERT（基于 Transformer 的语言-视觉多模态编码器表示）等架构采用跨注意力层，其中来自一种模态（例如，文本）的查询与来自另一种模态（例如，图像区域）的键和值交互。这实现了细粒度的交互，例如将问题中的单词“车”与图像中汽车的视觉特征相关联。开发者可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等库实现跨注意力，自定义层以在训练期间优先处理模态特定的特征。
