视觉-语言模型（VLM）通过为每种模态集成独立的神经网络，并在共享嵌入空间中对齐它们的表示，从而结合视觉和文本数据。这些模型通常使用图像编码器（如卷积神经网络或 Vision Transformer）将像素处理成视觉特征，并使用文本编码器（如 Transformer）将文本转换为语义嵌入。其关键创新在于这两种信息流如何交互：跨模态注意力机制或融合层使模型能够将特定的图像区域与词语或短语关联起来。例如，当分析一张狗狗玩捡球游戏的图片时，模型可能会将奔跑的狗狗的视觉模式与图注中的“fetch”（捡球）一词关联起来。
训练目标旨在加强模态之间的对齐。一种常见的方法是对比学习，模型学习匹配正确的图像-文本对，同时拉远不匹配的对。例如，在照片和图注数据集上训练的 VLM 可能会调整其参数，以确保日落图像的嵌入比与不相关的图注更接近“大海上的绚丽日落”这段文字。其他技术包括带有视觉上下文的掩码语言建模，模型使用周围的文本和相关的图像来预测图注中缺失的词语。这迫使模型在视觉元素（例如，折断的树枝）和文本概念（例如，“风暴破坏”）之间建立联系。
开发者可以利用 VLM 进行图像标注、视觉问答或多模态搜索等任务。例如，OpenAI 的 CLIP 将图像和文本映射到共享空间中，通过将输入图像与用户定义的文本提示进行比较来实现零样本分类。类似地，BLIP-2 等模型采用模块化设计，通过轻量级适配器连接预训练的图像和文本编码器，从而可以针对特定应用进行高效微调。实际实现通常涉及使用 Hugging Face Transformers 或 PyTorch 等框架来访问预训练权重，然后在特定领域的数据（例如，医疗影像与报告配对）上进行微调。模态的融合能够实现更丰富的上下文理解，例如根据视觉线索和文本查询区分“桌子上的红苹果”和“馅饼里的红苹果”。