多模态信息将来自多种模态的数据 (如文本、图像、音频和视频) 组合在一起，以实现更丰富、更准确的人工智能应用。通过集成不同的数据类型，系统可以提供对上下文的更深入理解并改进决策。
例如，在多媒体搜索中，用户可以上传图像并键入文本查询以细化搜索结果。系统处理图像的视觉特征和文本的语义以找到最相关的匹配。同样，在自动驾驶中，来自摄像头、激光雷达传感器和GPS数据的多模式信息通过结合视觉、空间和基于位置的输入来确保稳健的导航。
多模式数据也用于推荐系统中。例如，产品推荐引擎可能会分析用户的浏览历史 (文本) 以及产品图像，以建议与他们的偏好和视觉兴趣相匹配的项目。
先进的AI模型，例如CLIP (对比语言图像预训练)，利用多模式训练来链接文本和图像，从而实现为图像生成字幕或从文本描述中查找相关视觉效果等任务。
多模式信息是医疗保健、教育和电子商务应用的关键，在这些应用中，结合各种数据源可以增强用户体验并确保更可靠的结果。