多模态学习是一种机器学习方法，它使用来自多种来源或模态的数据（如文本、图像、音频、传感器数据或视频）来训练模型。与依赖一种数据类型的单模态系统不同，多模态模型结合来自不同输入的信息，以提高准确性、鲁棒性和泛化能力。例如，一个模型可能分析图像的视觉内容及其随附的文本描述，以更好地理解上下文。这模仿了人类处理信息的方式，通过整合视觉、听觉和其他感官来形成对世界的连贯理解。通过利用跨模态的互补信息，这些模型可以解决仅靠一种数据类型不足或模糊的情况。
从技术上讲，多模态系统通常涉及三个阶段：模态特定处理、特征融合和联合决策。首先使用专门的架构（如用于图像的卷积神经网络 (CNN) 或用于文本的 Transformer）独立处理每个模态，以提取有意义的特征。然后使用融合技术组合这些特征。早期融合合并原始数据输入（例如，将图像像素与文本嵌入连接），而后期融合组合处理过的特征（例如，对来自单独模型的预测进行平均）。中间融合（例如注意力机制）动态地权衡训练期间每个模态的重要性。例如，在视觉问答 (VQA) 中，模型可能使用 CNN 提取图像特征，使用 Transformer 编码问题文本，然后使用跨模态注意力融合它们以预测答案。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具提供框架来实现这些架构，通常带有预训练的编码器以提高效率。
多模态学习中的挑战包括对齐来自不同模态的数据（例如，将音频与视频帧同步）和处理丢失或嘈杂的输入。开发人员可能会使用诸如对比学习之类的技术来对齐跨模态的嵌入，或者使用生成模型来合成丢失的数据。实际应用包括自动驾驶汽车（结合激光雷达、摄像头和 GPS）、医疗保健诊断（将 X 射线与患者笔记合并）和虚拟助手（处理语音命令和屏幕上下文）。例如，自动驾驶汽车的系统可能会融合摄像头图像进行物体检测、激光雷达进行深度感知以及地图进行路线规划，以做出更安全的导航决策。虽然多模态模型需要更多的计算资源和数据，但它们利用各种输入的能力使它们对于单模态方法不足的复杂、现实世界问题非常有价值。
