深度学习通过使系统能够处理和组合来自多个来源（例如，文本、图像、音频）的数据成统一的表示，在多模态 AI 中发挥着核心作用。与分别处理每种模态的传统方法不同，深度学习模型（如神经网络）可以通过训练学习跨模态的共享模式。例如，诸如 Transformer 或卷积神经网络 (CNN) 之类的架构可以同时处理文本和图像，从而使模型能够将“狗”之类的词语与照片中狗的视觉特征联系起来。这种对齐和关联不同数据类型的能力对于图像字幕等任务至关重要，在这些任务中，模型必须从图像生成文本描述，或者对于具有视觉上下文的语音到文本翻译。
深度学习在多模态系统中的一个关键优势是它处理复杂数据集成的能力。 诸如跨模态注意力机制之类的技术允许模型在处理过程中动态地衡量不同模态的重要性。 例如，在视频分析任务中，模型可能会使用音频提示来关注相关的视觉帧。 另一个例子是多模态融合层，它将来自单独的特定模态编码器（例如，文本编码器和图像编码器）的特征组合到一个共享空间中。 像 CLIP（对比语言-图像预训练）这样的平台通过将文本和图像映射到联合嵌入空间来证明这一点，从而无需特定于任务的训练即可实现诸如零样本图像分类之类的任务。
深度学习还解决了多模态 AI 中的可扩展性挑战。 像视觉语言预训练 Transformer (VLTransformers) 这样的预训练模型可以针对特定应用进行微调，从而减少了对大型标记数据集的需求。 对于开发人员来说，像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架提供了实现多模态架构的工具，例如使用 CNN 进行图像处理，同时使用循环神经网络 (RNN) 处理文本。 但是，仍然存在挑战，例如处理不匹配的数据速率（例如，将慢速文本输入与快速视频帧对齐）或在模态冲突时减轻偏差。 通过利用深度学习的灵活性，开发人员可以构建比单模态方法更有效地跨模态进行推理的系统。
