多模态模型是一种机器学习系统，旨在同时处理和解释多种类型的数据输入。 与传统模型不同，传统模型仅处理单一数据类型（例如，仅文本或仅图像的系统），多模态模型集成了来自不同来源的信息，例如文本、图像、音频、视频或传感器数据。 例如，多模态模型可能会分析照片（图像数据）以及用户的书面描述（文本数据）以生成详细的标题。 这些模型旨在通过组合来自不同模式的上下文来模仿类似人类的理解，从而实现更丰富、更准确的预测或决策。
从技术角度来看，多模态模型通常使用单独的神经网络来处理每种输入类型，然后再合并结果。 例如，模型可能会使用卷积神经网络 (CNN) 处理图像，并使用基于 Transformer 的架构处理文本。 然后使用连接、注意力机制或跨模态融合层等技术组合来自这些网络的输出。 一个众所周知的例子是 OpenAI 的 CLIP，它将文本和图像嵌入在共享的潜在空间中对齐，从而允许基于文本提示的零样本图像分类等任务。 另一个例子是 Google 的 MUM，它处理文本、图像和视频以回答复杂的搜索查询。 开发人员经常利用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架来实现自定义融合策略，从而在计算效率和模型性能之间取得平衡。
构建有效的多模态模型面临着独特的挑战。 首先，对齐来自不同模式的数据需要仔细的预处理——例如，确保时间戳与音频和视频流匹配，或者将文本标题与正确的图像配对。 其次，计算复杂度随着多种输入类型而增加，通常需要更大的数据集和更强大的硬件。 第三，评估性能不如单模态模型那么直接； 指标必须考虑跨模态连贯性，例如生成的文本是否准确地描述了图像。 尽管存在这些障碍，但多模态模型对于开发人员来说正变得越来越实用。 像 Hugging Face 的 Transformers 库这样的工具现在支持多模态管道，并且预训练的模型（例如，用于文本-图像任务的 Flamingo）降低了实现开销。 应用范围从辅助工具（例如，为图像生成替代文本）到将医疗扫描和患者笔记结合起来进行诊断的医疗保健系统。 通过专注于模块化架构和高效的数据处理，开发人员可以利用多模态方法来解决复杂的实际问题。