视觉语言模型 (VLM) 通过结合图像理解和基于语言的推理来处理复杂场景，使它们能够解释关系、上下文和细节。这些模型使用两步法：首先，它们使用卷积神经网络 (CNN) 或视觉 Transformer (ViT) 等架构从图像中提取视觉特征，以识别物体、纹理和空间布局。其次，它们将这些视觉特征与语言嵌入（文本的向量表示）对齐，以生成或解释描述。例如，VLM 可能会将街景分解为汽车、行人和交通标志，然后使用语言模型推断红灯意味着汽车正在停止。这种对齐通常在大型图像-文本对数据集上进行训练，使模型能够学习“雨伞”与“雨”或“足球”与“球场”之类的关联。
VLM 的一个关键优势在于它们能够通过注意力机制处理上下文关系。作为许多 VLM 基础的 Transformer 使用自注意力机制来衡量不同图像区域和文本标记的重要性。例如，在一个厨房场景中，一个人拿着刀靠近一块面包，模型可能会关注刀和面包来推断“有人在切面包”，而不是错误地将刀解释为威胁。一些模型，例如使用基于区域的检测（例如，边界框）的模型，在分析交互之前明确地定位物体。这种方法通过结合空间数据和语义知识来帮助解决歧义——例如区分坐在沙发上的狗和墙上的一幅狗的画。
VLM 还通过多阶段推理来解决复杂性。例如，为了描述繁忙的机场航站楼，模型可能首先识别个体元素（行李、值机柜台、航班显示屏），然后确定它们的作用（排队的旅客、扫描机票的工作人员），最后将这些合成一个连贯的叙述。跨模态对比学习（在 CLIP 等模型中使用）等技术通过确保视觉和文本特征准确对齐来改进这一点。然而，挑战依然存在，例如处理罕见的物体组合（例如，暴风雪中的长颈鹿）或微妙的线索（部分可见的出口标志）。开发人员可以在特定领域的数据（例如，医学图像）上对 VLM 进行微调，以提高在专业场景中的性能，但这需要在广泛的预训练和有针对性的调整之间取得平衡。