视觉-语言模型 (VLM) 通过结合计算机视觉和自然语言处理的技术来处理多模态数据，以对齐和解释来自图像、文本以及有时其他模态的信息。这些模型通常采用双编码器架构或基于融合的方法。在双编码器系统中，单独的神经网络处理视觉和文本输入，将它们映射到共享的嵌入空间中，以便测量模态之间的相似性。例如，CLIP 使用对比学习来对齐图像和文本嵌入，使得配对的输入（如狗的照片和文本“一只狗”）位置更接近。基于融合的模型，如 Flamingo，集成跨注意力层，让视觉和文本特征在处理过程中直接交互，从而实现跨模态的更动态推理。
处理来自不同来源的数据要求 VLM 标准化输入并管理数据质量或结构的差异。对于图像，像调整大小、裁剪或应用数据增强等预处理步骤可确保一致性。文本数据可能需要进行分词、过滤或翻译成通用语言。为了解决领域差异（例如医学图像与社交媒体照片），模型通常依赖于迁移学习。例如，在通用网络数据（如 LAION-5B）上预训练的 VLM 可以使用适配器或轻量级微调技术在特定领域数据集上进行微调。数据中的噪声，例如不匹配的图像-文本对，通过优先考虑鲁棒特征对齐的训练目标来缓解，例如噪声对比估计或困难负样本挖掘。
VLM 还利用多模态融合策略来处理时间或上下文不匹配。对于视频-语言任务，像 VideoCLIP 这样的模型顺序处理帧并在将时间特征与文本对齐之前进行聚合。在需要空间推理的应用（例如视觉问答）中，像 LXMERT 这样的架构使用基于区域的对象检测器来提取与特定图像区域相关的视觉特征，然后通过 Transformer 层将它们与文本融合。像 Hugging Face 的 Transformers 库这样的工具提供了这些组件的模块化实现，允许开发人员为特定用例定制编码器或融合机制。通过结合灵活的预处理、迁移学习和有针对性的融合技术，VLM 可以适应不同的多模态输入，同时在不同领域保持性能。