多模态 AI 系统处理和组合多种类型的数据，以改进决策制定或生成输出。 最常见的数据类型包括文本、图像、音频、视频和传感器数据。 每种模态都提供独特的信息，整合它们可以让模型更有效地理解上下文。 例如，自动驾驶汽车可以使用摄像头图像（视觉数据）、激光雷达扫描（空间数据）和交通标志文本（语言数据）来安全导航。 开发人员可以根据他们要解决的问题，单独或组合利用这些数据类型。
文本数据广泛用于自然语言处理 (NLP)、情感分析或翻译等任务。 像 BERT 或 GPT 这样的模型将文本处理为标记序列，通常使用嵌入以数字方式表示单词。 图像数据表示为像素阵列，用于计算机视觉任务，如对象检测（例如，YOLO 模型）或面部识别。 音频数据，例如语音或环境声音，通常转换为频谱图或波形，用于语音转文本（例如，Whisper）或情感检测等任务。 视频结合了顺序图像和音频数据，用于动作识别或视频字幕等应用。 传感器数据，例如加速度计读数或温度测量值，为预测性维护或健康监控等应用提供时间序列信息。
组合这些数据类型需要仔细的对齐和预处理。 例如，医疗 AI 系统可能会将 MRI 扫描（图像）与患者笔记（文本）和生命体征（传感器数据）相关联，以诊断疾病。 转换器中的跨模态注意力或神经网络中的融合层等技术有助于整合这些输入。 挑战包括处理不匹配的数据格式（例如，将视频帧与字幕对齐）和管理计算复杂性。 PyTorch 或 TensorFlow 等工具提供用于多模态工作流程的库，例如加载配对数据集或同步时序数据。 通过利用不同的数据类型，开发人员可以构建强大的系统，模拟跨领域类人的理解能力。
