Phương thức tổng hợp là công nghệ kết hợp và xử lý các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh, trong mô hình AI.
Hợp nhất phương thức là thuật ngữ chung để chỉ các phương pháp tích hợp và xử lý nhiều loại dữ liệu, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh, trong một mô hình AI duy nhất và được cho là được chia rộng rãi thành Hợp nhất sớm và Hợp nhất muộn, tùy thuộc vào thời gian tích hợp. Kết hợp sớm là phương pháp kết hợp các tính năng của từng phương thức ở giai đoạn đầu vào rồi học hỏi, tuy dễ dàng nắm bắt sâu sắc các tương tác nhưng nó có xu hướng làm tăng chi phí học tập. Late Fusion là phương pháp xử lý các mô hình chuyên dụng cho từng phương thức riêng lẻ và tích hợp kết quả ở giai đoạn cuối, giúp dễ dàng tái sử dụng các mô hình hiện có và mang lại tính linh hoạt cao trong vận hành thực tế. Trong lĩnh vực này kể từ năm 2026, LLM đa phương thức sẽ xử lý quá trình tổng hợp này trong API, do đó, cơ hội thiết kế nội bộ đã giảm đi nhưng việc lựa chọn phương pháp vẫn cần thiết để tinh chỉnh bằng cách sử dụng dữ liệu độc quyền. Được biết, cạm bẫy là nếu có sự khác biệt lớn về chất lượng giữa các phương thức thì độ chính xác sẽ bị suy giảm và chi phí tính toán của việc học nội bộ kiểu Kết hợp sớm có xu hướng tăng lên nhiều lần, do đó, tại hiện trường, trước tiên rất dễ thực hiện một xác minh nhỏ bằng cách sử dụng cấu hình Kết hợp muộn và sau đó chọn tăng mức độ tích hợp.