视觉-语言模型 (VLM) 通过将视觉和文本数据集成到统一框架中，实现多模态推理，从而使模型能够处理和关联来自两种模态的信息。这些模型采用结合了视觉编码器（例如，CNN 或 Vision Transformers）以提取图像特征和语言编码器（例如，Transformers）以处理文本的架构。关键在于通过对比学习等训练目标来对齐这些表示，将图像和文本映射到共享的嵌入空间。交叉注意力机制进一步使模型能够在生成或解释文本时动态地关注图像的相关部分，反之亦然。这种双向交互使 VLM 能够对视觉元素和语言概念之间的关系进行推理，例如识别图像中的对象并描述其属性或动作。
一个实际例子是视觉问答 (VQA)，模型在该任务中回答关于图像的问题。例如，给定一张街景照片和问题“交通灯是什么颜色？”，VLM 必须检测图像中的交通灯，识别它们的状态（红、黄、绿），并将正确的颜色作为文本输出。另一个用例是图像字幕生成，模型通过识别对象、它们的空间关系和上下文线索来生成图像的文本描述。例如，VLM 可能会分析厨房照片，识别一个手持刀具靠近切好的蔬菜的人，并生成一个字幕，例如“一位厨师正在砧板上准备食材”。这些任务要求模型进行跨模态推理，将视觉识别与语言结构相结合。
从开发人员的角度来看，VLM 使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架构建，预训练模型（如 CLIP 或 BLIP）可作为起点。训练通常涉及包含图像-文本对的数据集（例如，COCO 或 Conceptual Captions），模型在其中通过对比损失学习对齐视觉和文本特征。针对特定任务进行微调可能涉及添加任务特定层，例如用于 VQA 的分类器。开发人员可以利用 Hugging Face Transformers 或 OpenAI 的 CLIP API 等库来访问预训练模型并将其用于自定义应用程序。例如，医学影像应用程序可以使用经过微调的 VLM 来分析 X 射线并生成诊断报告，通过将视觉模式（例如，骨折）与文本描述相关联。技术挑战在于平衡计算效率和模型准确性，因为 VLM 通常需要大量内存和处理能力。