是的，视觉语言模型（VLM）可以有效地应用于视觉问答（VQA）。VQA 任务要求模型理解视觉内容（例如图像或视频）和文本问题，然后生成准确的答案。VLM 在大规模图像-文本数据集上进行预训练，擅长对齐视觉和语言特征。例如，视觉语言预训练（VLP）框架 [6] 中描述的模型使用通过单独编码器处理图像和文本，然后融合其表示来预测答案的架构。这种方法使 VLM 能够捕捉图像中对象与问题中词语之间的细粒度关系，例如识别动作、属性或空间关系。
VLM 在 VQA 中的一个关键优势在于其处理多样化问题类型的能力。例如，模型可以通过定位图像中的汽车并提取其颜色属性来回答“汽车是什么颜色？”，或者通过从周围物体（例如生日蛋糕）推断上下文来回答“这个人为什么笑？”。文献 [2] 中讨论的最新进展强调了基于概率的语义分割等技术，模型学习将视觉区域映射到相关的文本概念，从而提高答案准确性。这些模型通常利用 Transformer 架构处理序列数据（文本）以及卷积网络或视觉 Transformer 处理图像，实现端到端训练。
然而，挑战依然存在。当前的 VLM 可能难以处理复杂的推理（例如反事实问题）或训练期间未见的罕见对象组合。研究人员正在探索解决方案，例如整合外部知识库或改进注意力机制，以更好地关注关键视觉细节 [6]。正如 [2] 中所示，将基于价值的编码器与概率嵌入相结合可以进一步增强视觉语义与语言理解之间的对齐。对于开发者而言，实现基于 VLM 的 VQA 通常涉及在特定领域的 VQA 数据集上微调预训练模型（例如 CLIP 或 Flamingo），同时优化实际应用的计算效率。