是的，视觉语言模型 (VLM) 可以在小数据集上进行训练，但其有效性在很大程度上取决于使用的技术和具体的用例。VLM 通常需要大量数据集来学习强大的跨模态关系，因为它们同时处理图像和文本。然而，借助迁移学习、微调和数据增强等策略，开发人员可以将这些模型 адаптироваться 到较小的数据集。例如，从 CLIP 或 Flamingo 等预训练 VLM 开始（这些模型已经从海量数据集中学习了通用的视觉和文本特征），然后在一个专门数据集（例如，带有简短标题的医学图像）上对其进行微调，可以获得可用的结果。这种方法利用了现有知识，同时适应目标领域，减少了对大量数据的需求。
小数据集的一个挑战是它们可能缺乏多样性，从而导致过拟合。为了减轻这种情况，开发人员可以使用针对两种模态定制的数据增强技术。对于图像，旋转、裁剪或颜色调整等转换可以人为地扩大数据集。对于文本，释义标题或使用同义词可以引入可变性。此外，合成数据生成——例如将背景图像与叠加文本结合，或使用 Stable Diffusion 等工具创建变体——也会有所帮助。例如，构建一个只有 500 张带注释图像的植物识别应用程序的开发人员可以使用这些方法来扩大数据集，确保模型对未见过的示例具有更好的泛化能力。选择合适的模型架构，例如使用更小的隐藏层或减少注意力头，也可以通过限制模型容量来防止过拟合。
实践中的成功取决于平衡模型复杂性与可用数据。混合方法，例如仅训练特定组件（例如，文本编码器或图像解码器）同时冻结其他组件，可以降低计算成本和数据需求。例如，处理自定义表情包分类任务的开发人员可以冻结预训练 VLM 的图像编码器，仅使用带有标签表情包的小数据集微调文本处理层。同样，利用领域特定的预训练——例如使用在卫星图像上预训练的模型进行农业分析——可以在有限数据下提高性能。虽然小数据集可能无法达到最先进的结果，但如果开发人员仔细优化其训练流程并管理好对准确性的预期，它们仍然可以驱动利基应用。