多模态人工智能整合了不同的数据模态，如文本、图像、音频或视频，在一个共同的模型中，以解决需要多种信息来源的复杂任务。
这些模型通过生成不同数据类型之间的共同表示或关联，学习模态之间的联系。
典型的方法使用针对每种模态的专用编码器的神经网络，并通过共享的潜在空间或交叉注意力机制将它们结合起来。
例如，多模态Transformer模型同时处理图像和文本信息，以生成图像说明或实现视觉问答系统。
多模态人工智能提升了多模态搜索、多模态内容生成和多模态理解等任务的性能。