是的，嵌入可用于多模态数据，多模态数据是指来自不同模态或来源的数据，如文本、图像、音频和视频。多模态嵌入将这些不同类型的数据集成到一个共享的向量空间中，允许模型同时基于来自多个模态的数据进行处理和预测。
例如，在多模式搜索系统中，用户可以使用文本查询来搜索图像。在这种情况下，图像和文本都表示为同一向量空间中的嵌入，从而使模型能够根据其语义内容而不仅仅是像素相似性来查找相关图像。
像CLIP和ALIGN这样的模型的进步，学习文本和图像的联合嵌入，显著改善了多模态学习。这些模型实现了跨模态理解，其中来自一种模态 (如文本) 的信息可用于增强或指导对另一种模态 (如图像) 的解释。这在医疗保健 (结合医学文本和图像) 和机器人 (将传感器数据与视觉信息集成) 等领域开辟了许多可能性。