视觉语言模型 (VLM) 通过联合分析视觉和文本信息来处理预测中的上下文，利用对来自两种模态的数据进行对齐和整合的机制。这些模型通过独立的编码器（例如，用于图像的视觉编码器和用于文本的语言编码器）处理图像和文本，然后将其输出组合成共享的表示。这种融合的表示使模型能够推断视觉元素和词语之间的关系，从而实现上下文感知的预测。例如，在回答关于图像的问题时，VLM 可能会识别图像中的对象（例如狗或球），并将它们与文本概念（例如“捡”或“公园”）关联起来，以推断场景的活动。
VLM 处理上下文的一个关键方法是跨模态注意力，它根据相关性动态调整模型对特定视觉区域或词语的关注程度。例如，如果用户问道“这个人左手拿着什么？”，模型的注意力机制可能会优先关注图像中与左手对应的像素，同时过滤掉不相关的文本标记。这种注意力通常是双向的：视觉特征影响文本解释，文本查询细化视觉分析。像 CLIP 或 Flamingo 这样的模型实现了这种方法的变体，它们在大型图像-文本数据集上进行预训练，学习对齐视觉和语言模式。在推理过程中，这种对齐有助于模型通过利用视觉线索来解决歧义——例如区分“bank”是指河岸还是金融机构。
然而，VLM 在处理复杂或序列上下文方面存在局限性。例如，回答对话中的后续问题（例如，讨论某个对象后问道“它是什么颜色？”）需要追踪先前的上下文，而许多 VLM 在这方面表现不佳，除非专门设计用于对话。开发者可以通过在特定任务数据上微调模型或整合记忆机制（例如，将早期输出存储为上下文标记）来解决这个问题。此外，VLM 在没有足够的训练示例的情况下，可能会错误地解释罕见或抽象的概念，例如理解与非传统图像配对的文本中的隐喻。实际实现中通常采用混合方法，例如将 VLM 与外部知识库结合，或使用检索增强生成来弥补上下文推理中的不足。这些策略有助于平衡模型对学习模式的依赖与明确的上下文线索。