多模态 AI 数据集成涉及组合不同类型的数据（例如，文本、图像、音频）以提高模型性能。 关键技术包括融合策略、对齐方法和对比学习。 融合是指如何合并来自多种模式的数据。 早期融合在输入阶段组合原始或预处理的数据，例如将文本嵌入与图像特征连接。 晚期融合分别处理每种模式（例如，对图像使用视觉模型，对文本使用语言模型）并合并它们的输出，通常通过加权平均或投票。 混合融合融合了这些方法，允许模式之间的中间交互。 例如，视频分析系统可能使用早期融合来对齐音频频谱图与视频帧，并使用晚期融合来组合来自单独的语音和手势识别模型的预测。
对齐确保来自不同模式的数据在时间、空间或语义上正确对应。 时间对齐同步序列数据，例如将转录的语音与特定视频帧匹配。 空间对齐将视觉区域链接到文本描述，例如将图像中的边界框与标题中的“狗”一词关联。 语义对齐侧重于共享含义，例如将语音录音中的情绪映射到文本中的情感。 注意力机制或跨模态检索（例如，查找与文本查询匹配的图像）等技术通常在此处使用。 例如，医疗 AI 系统可以通过训练模型来识别扫描中肿瘤位置与报告中“恶性”等关键词之间的相关性，从而将 MRI 扫描（图像）与医生笔记（文本）对齐。
对比学习和联合嵌入空间对于使模态有意义地交互至关重要。 像 CLIP 或多模态 Transformer 这样的模型学习将不同的数据类型投影到共享向量空间中，其中相似的概念彼此接近。 例如，CLIP 将图像和文本映射到同一空间，从而允许通过将图像嵌入与文本提示进行比较来执行零样本图像分类等任务。 对比损失函数训练模型以最小化配对数据（例如，照片及其标题）之间的距离，同时最大化不相关对之间的距离。 开发人员可以使用 PyTorch 等框架来实现这一点，其中双编码器架构在计算相似性得分之前分别处理每种模态。 这种方法是可扩展的，即使在模态具有非常不同的结构时也能很好地工作，例如将来自 IoT 设备的传感器数据与预测性维护系统中的维护日志组合。
