聊聊多模态训练数据创建的八个挑战

译者 | 核子可乐

审校 | 重楼

多模态AI能够处理图像、音频和文字等多种数据形式，亦可捕捉面部表情和周遭环境细节，让用户与AI的日常交互变得更加轻松自然、如同与好友聊天。

2023年，多模态AI市场规模就已达到12亿美元，预计自2024年至2032年期间复合年增长率将超过30%。

而显著增长的前提，离不开训练数据。多模态模型的准确性、稳健性和适应性在很大程度上取决于训练数据集的质量、多样性和同步性。跨数据类型标的精确度、多感官输入的对齐以及上下文情感标注其实相当复杂，由此建立的AI就绪数据集也成为多模态效能的关键保障。

与单模态数据不同，多模态数据集包含诸多隐藏挑战，包括时间对齐问题以及模态间的上下文留存问题。若不能加以解决，这些挑战会大大影响模型性能。

创建多模态训练数据的八大核心挑战

及时理解并解决多模态训练数据挑战，有助于构建可扩展、高保真的数据管线，为下一代多模态模型提供支持。

挑战一：数据异构性与标准化

多模态数据集包含各种各样的数据/信息，例如结构化文本、非结构化图像、时间序列音频和原始传感器流。这些数据类型具有不同的格式、编码、分辨率和元数据，成为统一数据管线构建过程中的重大隐患。若不规范化，AI 模型就无法直接运用这些模态，而现有的工具通常缺乏灵活性和功能来同步处理如此多样化的输入信息。

这种异构性会对管线的每一层产生负面影响。它会导致模式定义不一致，数据提取逻辑变得脆弱，存储架构难以跨不兼容的格式进行扩展。如果没有标准化，跨模态的协调将变得不可靠，从而直接影响训练结果。

为了应对数据异构性的挑战，我们需要聘请一家能够规范化、对齐和注释多模态输入的专业服务提供商。借助跨数据类型标注和能够支持AI的多样化数据集服务，大家可以将原始的异构数据转换为结构化的、机器可处理的格式。这项基本的数据工作对于创建强大的多模态AI管线并实现大规模运行至关重要。

挑战二：跨模态同步与对齐

跨时间和空间的文本、音频、图像和传感器信号数据流的精确对齐，可谓多模态学习的前提。典型的例子包括将视频中的对话与面部表情同步，或将激光雷达数据与车辆遥测数据映射起来。若对齐不当可能会歪曲AI模型的感知，并损害其性能。

不同的捕捉速率、延迟漂移和异步信号流的精确协调加剧了这一挑战。即使是轻微的不同步也会破坏上下文，并影响下游任务。在同步多传感器标记的支持下，对多传感器输入进行稳健对齐，确保时间和空间一致性，实现统一且高保真度的跨模态训练。

挑战三：上下文差别与歧义

不仅是文字，语气、面部表情和措辞也是人类交流的一部分，但捕捉这些跨模态的细微差别信号是一项艰巨的任务。讽刺检测就是一个典型的例子，即尝试解读词汇内容、语调变化和视觉线索。

众所周知，这种复杂性会在情绪分析、情绪识别和意图预测中引入主观性。缺乏标准化的解读会导致标注不一致，进而降低模型的可靠性。

提供跨数据类型标注的上下文情绪标注服务的专家团队可以帮助解决这个问题。这些服务提供商确保准确捕捉跨模态信号，并充分保留可靠的多模态学习所需的语义深度。

挑战四：可扩展性与数据量管理

多模态数据集本质上非常庞大，主要包含高分辨率图像、长音频流和大量文本注释，这些数据很快就会累积成TB级数据。如此复杂的数据需要合适的基础设施和工作流程来处理。

AI和机器学习公司深知这些挑战是多方面的。高效存储异构数据、不受延迟瓶颈限制地传输大文件并在不影响准确性的情况下扩展注释工作并非易事。管理数据版本控制和适应增量更新又进一步增加了管理稳定的多模态数据管线的复杂性。

事实证明，可扩展的存储和计算、精简的注释流程以及针对多模态工作流程优化的工具是应对这一挑战的重要方式。缺少这些要素，构建可持续、成规模的生产级AI就绪数据集将根本无法实现。

挑战五：质量保证和一致性

保持跨模态注释的质量是一项挑战；然而，在创建多模态训练数据时，这一挑战变得更加严峻。毕竟单一模态中的一次错误标记就足以扭曲整个训练数据集。

数据类型之间的相互作用是制定多模态任务一致准则的一大障碍。要实现较高的注释者间一致性 (IAA)，需要深厚的专业知识和培训，并辅以涵盖文本、音频、图像和传感器数据的验证工作流程，而每种数据都有不同的指标和故障模式。

提供可靠、AI就绪且多样化的数据集需要跨模态融合方面的专业能力，保证在错误进入下游模型之前将其捕捉的严格QA流程。

挑战六：数据隐私与伦理考量

敏感的个人信息的应用，例如视频中的人脸、可识别的语音或用于创建多模态训练数据集而捕捉的生物特征传感器数据，会对人类受试者造成严重的隐私和伦理问题。

根据GDPR、HIPAA、CCPA等法规，组织必须实施严格的匿名化协议，管理知情同意，并确保整个流程的数据处理安全。考虑到训练数据中未解决的偏见可能会加剧已部署模型中的歧视，道德尽职调查自然至关重要。

这些合规性要求让运营与技术复杂性更上一层楼，需要匹配严格的工作流程与注释实践。其中，隐私、透明度和公平性最为重要，同时保证数据集的实用性或保真度不致受到影响。

挑战七：工具与平台限制

大多数注释工具都是专为图像、视频或文本等单模态数据构建的，因此无法满足多模态工作流程中的复杂需求。能够同步处理并显示多种数据类型的平台则相对有限，且远不够成熟。

这种情况导致工作流程碎片化，注释者需要在系统间往来切换、手动同步输入并协调输出结果。这显然会导致效率低下、标延迟和错误率上升，因此数据集越复杂，最终效果越差。

因此必须期待跨数据类型融合与实时标注环境的出现与统一发展，这将成为构建准确多模态数据集的必要条件。

挑战八：专业知识与资源储备

多模态标注的关键，在于将领域专业知识、数据科学素养以及通过高级标注平台处理各类数据的能力完全结合起来。只有这样，系统才能查找并训练出从数据、图像、视频或音频中提取情绪基调与面部表情的能力。

由于专业人才不足，AI与机器学习企业往往面临项目延期、标注质量低下的问题。要克服这一挑战，必须建立专门的训练流程、质量保证监督以及管理完善的多学科标注人才储备。

总结

高质量多模态训练数据的生成极其困难，但又是支撑强大多模态AI系统的必要前提。从模态同步到语义一致性，每个步骤都充满不容忽视的技术与操作问题。

面对这些现实挑战，与专业多模态标注提供商合作已经成为一项战略要务。依托适当的人才、设备与方法，这种能力合作将建立起可扩展、高精度且符合伦理的数据管线，最终掀起下一波多模态AI浪潮。

原文标题：​​8 Challenges in Multimodal Training Data Creation​​，作者：Chirag Shivalker