视觉语言模型（VLM）通过权衡视觉和文本信息来处理与图像相关的矛盾或误导性文本。这些模型，如 CLIP 或 Flamingo，被训练用于在共享的嵌入空间中对齐图像和文本特征。当面临冲突的输入时，它们依靠训练数据中学到的模式来优先处理提供更强或更一致信号的模态（图像或文本）。例如，如果图像描绘的是一只狗，但附带的文本描述的是一只猫，模型可能会通过强调视觉特征（例如，识别狗的形状或毛发纹理）而非错误的标签来抑制误导性文本。这种平衡行为是通过注意力机制实现的，该机制在处理过程中动态调整每个输入的影响。
VLM 的架构在处理矛盾方面起着关键作用。大多数模型使用跨模态注意力层，允许文本标记与图像区域交互。当文本描述与图像内容冲突时，不匹配文本标记的注意力权重可能会被降低，从而最小化其影响。例如，在视觉问答（VQA）任务中，如果用户问“汽车是什么颜色？”，但图像显示的是自行车，模型可能会忽略“汽车”这个词，而专注于自行车的视觉属性。对比学习等训练策略通过教导模型区分正确和不正确的图像-文本对来进一步强化这种行为。在训练期间，模型会接触到噪声或不匹配的数据，这有助于它们对现实世界中的不一致性产生鲁棒性。
然而，VLM 并非万无一失。它们处理矛盾的能力取决于训练数据的质量和多样性。如果模型是在误导性文本很少的数据集上训练的，它可能难以处理对抗性示例，例如故意搭配欺骗性标题的图像。例如，一张披萨的照片被标注为“一个时钟”，如果模型在训练过程中没有遇到过类似的错配，可能会感到困惑。开发者可以通过在具有受控噪声的领域特定数据上对模型进行微调，或纳入明确的检查（例如使用对象检测器根据检测到的图像实体来验证文本声明）来缓解这些问题。最终，虽然 VLM 善于解决常见的矛盾，但其性能取决于针对特定用例精心设计的选择和验证机制。