多模态 AI 和多任务学习是机器学习中不同的方法，它们的核心目标和实现方式不同。多模态 AI 侧重于处理和整合多种类型的输入数据（例如，文本、图像、音频）来解决单个任务。 例如，视频分析系统可能会结合视觉帧、音轨和字幕来对内容进行分类。 相比之下，多任务学习训练一个模型同时处理多个任务，共享表示以提高效率。 一个模型可以并行翻译文本和检测情感。 关键的区别在于，多模态 AI 处理用于一个任务的各种数据模态，而多任务学习处理多个任务，通常使用单一数据类型。
多模态 AI 需要能够处理和融合异构数据的架构。 例如，自动驾驶汽车系统可以使用摄像头（图像）、LiDAR（3D 点云）和雷达（传感器数据）进行导航。 每个模态都单独处理——使用 CNN 处理图像，使用点云网络处理 LiDAR——然后在统一决策之前结合特征。 挑战包括在时间上对齐数据（例如，同步视频和音频）或在空间上对齐数据（例如，将文本标题映射到图像区域）。 跨模态注意力或后期融合（组合输出）等技术很常见。 开发人员还必须处理缺失数据，例如使用 X 射线和实验室报告的医疗诊断系统，但某些患者可能缺少一种模态的数据。
多任务学习通过跨任务共享参数来优化模型，使其在多个目标上表现良好。 例如，自然语言处理模型可以联合训练用于命名实体识别 (NER) 和词性标注。 共享层捕获一般的语言模式，而特定于任务的头部则专门化。 优点包括降低计算成本和改进泛化，因为共享特征可以防止过度拟合到单个任务。 但是，平衡任务至关重要——某些任务可能主导训练，从而损害其他任务。 梯度屏蔽或动态加权（例如，基于不确定性的方法）等技术可以解决此问题。 与统一数据类型的多模态 AI 不同，多任务学习统一了任务，通常在它们之间使用相同的输入数据。 虽然这两种方法可以共存（例如，为多个任务训练的多模态模型），但它们的主要目标仍然是分开的：一种丰富输入多样性，另一种丰富输出多样性。
