视觉-语言模型（VLM）在一定程度上无需再训练即可泛化到新领域，但这取决于模型的架构、训练数据以及新领域与模型之前所见内容的相似度。像 CLIP 或 Flamingo 这样的 VLM 在海量、多样化的图像-文本对数据集上进行预训练，这使它们能够识别视觉和文本概念之间的模式和关系。例如，一个在日常物体上训练的 VLM 可能会在它从未遇到过的新艺术风格中正确识别出“狗”，因为它通过训练理解了狗的抽象概念。然而，这种泛化并非完美，当新领域与训练数据显著不同时，可能会失效。
泛化的一个关键因素是新领域与模型现有知识的重叠度。如果一个 VLM 是在带有详细注释的医学图像上训练的，那么它可能在卫星图像上表现不佳，除非视觉特征（如形状或纹理）或相关的文本描述存在相似性。例如，一个在自然图像上训练的模型可能会由于结构相似性而将电路板的特写误解为“城市网格”，尽管这些领域不相关。开发者有时可以通过精心设计的文本提示或利用模型推断上下文的能力来弥合差距。例如，提供像“电子元件的微观视图”这样的提示可能会引导模型正确解释电路板图像。
尽管具备这些能力，VLM 并非普遍适用。具有高度专业术语、罕见视觉模式或文本与图像之间关系模糊的领域通常需要再训练或微调。例如，如果“分光光度计”这样的利基科学仪器术语不在其训练数据中，VLM 即使能描述物体的形状，也可能无法识别它。同样，缺乏明确示例的情况下，文化背景（如地区服饰风格）也可能被误解。开发者应在目标领域的代表性样本上测试 VLM，并在完全再训练之前考虑使用少量样本学习（提供少量带标签的示例）或提示工程等技术来提高性能。虽然 VLM 在许多情况下减少了再训练的需要，但它们的成功最终取决于其预训练知识与新任务的匹配程度。