多模态模型是指在人工智能中，利用多种不同的感知模态（例如文本、语音、图像等）进行联合建模和预测的一种方法。这种方法被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和语音合成等领域。

多模态模型的主要目标是利用不同感知模态之间的相关性来提高模型的预测准确性和鲁棒性。例如，在图像识别任务中，模型可以结合图像和文字描述来更准确地识别图像中的对象。类似地，在自然语言处理任务中，模型可以同时使用文本和语音信息来理解用户的意图。

多模态模型通常由多个单模态模型组成。这些单模态模型可以基于不同的感知模态，例如基于视觉的模型、基于语音的模型和基于文本的模型。这些单模态模型可以是预训练模型，也可以是从头开始训练的模型。

多模态模型可以采用不同的架构，例如融合模型、联合模型和交互模型。融合模型是将不同感知模态的特征向量拼接在一起，并通过全连接层进行融合。联合模型是将不同感知模态的特征向量分别送入不同的神经网络，然后将它们的输出进行联合。交互模型是通过交互操作将不同感知模态的信息进行关联，例如通过注意力机制来计算不同感知模态的相关性。

近年来，多模态模型在自然语言处理、计算机视觉和语音处理等领域取得了显著进展，并在很多任务中实现了最先进的结果。例如，BERT-MMT是一种基于Transformer的多模态模型，可以同时处理文本和图像输入，用于图像字幕生成任务时获得了最先进的结果。GPT-3是一种基于Transformer的文本生成模型，可以利用语音和图像输入来增强其生成能力。此外，许多大型技术公司，如谷歌、微软和Facebook，也在开发和部署多模态模型来改善其产品和服务的性能和体验。