多模态学习与多模态模型
多模态学习的核心是通过整合异质模态数据（文本、图像、语音等），让模型突破单一模态的信息局限，实现更全面的感知、理解与决策，而多模态模型则是承载这一学习过程的技术载体。
一、多模态学习与多模态模型的核心定义
- 多模态学习：一种机器学习范式，聚焦于处理和融合两种及以上异构数据模态，通过挖掘模态间的互补性与关联性，提升模型在复杂任务中的性能（如理解、推理、生成）。
- 多模态模型：支持多模态数据输入、处理与输出的模型架构，核心特征是具备模态对齐、模态转换、跨模态推理的能力，打破单一模态模型的信息壁垒。
参考《Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy》的分类，多模态学习的核心目标是解决“模态间差异”与“信息协同”的矛盾，最终实现1+1>2的效果。
二、多模态学习的核心挑战
- 模态异质性：不同模态数据的表征形式、统计特性差异极大（如文本是离散符号，图像是连续像素），难以直接对比与融合。
- 数据不平衡：部分模态数据易获取（如文本），部分模态数据稀缺（如医疗多模态数据），导致模型偏向优势模态。
- 模态缺失：实际场景中常存在部分模态缺失（如自动驾驶中雷达临时故障），需模型具备鲁棒性。
- 融合粒度控制：需精准把握“何时融合”“如何融合”，避免无效信息干扰或