多模态 AI 中的数据对齐确保不同类型的数据（如文本、图像或音频）在语义上相互关联，以便模型能够理解它们之间的关系。例如，在图像字幕生成等任务中，对齐允许模型将照片中狗的视觉特征与字幕中的“狗”这个词关联起来。如果没有适当的对齐，模型可能难以学习有意义的跨模态模式，从而导致在需要结合来自多个来源信息的任务中表现不佳。对齐是基础性的，因为它使模型能够整体处理输入，而不是孤立地处理每种模态。
在技术上，对齐通常通过将来自不同模态的数据映射到共享的嵌入空间来实现。CLIP（对比语言-图像预训练）等模型使用对比学习来对齐文本和图像嵌入：相似的对（例如，猫的照片和“一只猫”的字幕）在嵌入空间中被拉得更近，而不相似的对则被推开。另一种方法涉及注意力机制，该机制动态对齐特征——例如在视觉问答中，模型学习在处理相关问题时关注特定的图像区域。对于视频-音频任务，时间对齐也至关重要；例如，将视频字幕中的口语单词与视频片段中相应的唇部运动对齐。
当数据不成对、有噪声或需要精确同步时，就会出现挑战。例如，在图像和文本没有直接关联的数据集上进行训练可能会导致弱或不正确的关联。解决方案包括自监督技术，这些技术从数据结构推断对齐，例如使用时间戳将视频帧与音频片段配对。在实践中，对齐会影响可扩展性：大规模对齐高分辨率视频和文本需要大量的计算资源。开发人员还必须决定是在预处理期间对齐模态（例如，手动标记），还是让模型隐式学习对齐。像 TensorFlow 的 RaggedTensor 或 PyTorch 的掩码机制等工具可以帮助管理变长数据，例如将语音波形与长度不同的字幕对齐。有效的对齐直接影响模型的泛化能力，使其成为一个关键的设计考虑因素。
