视觉-语言模型（VLM）主要通过其训练数据和架构来处理文本和图像中的文化差异，但其有效性取决于所处理数据的多样性和代表性。VLM 通过在包含图像与字幕或描述配对的大型数据集上进行训练，来学习视觉和文本模式之间的关联。如果训练数据包含不同的文化背景——例如来自不同地区的服饰、符号或仪式——模型就能更好地识别和解释这些元素。例如，一个在包含多种文化传统婚礼图像上训练的 VLM 可能能够区分西方白色婚纱和南亚红色礼服。然而，如果数据偏向特定地区或缺乏文化细微差别，模型可能会误解或忽略具有上下文意义的细节。
一个关键挑战源于广泛使用的数据集中固有的偏差。许多公共图像-文本数据集过度代表了西方背景，导致 VLM 在来自欠代表地区的特定文化内容上表现不佳。例如，如果模型的训练数据缺乏足够的日本示例，它可能会将日本的“鸟居”门错误地标记为通用拱门。同样，如果模型的文本编码器未在多语言或方言丰富的数据上进行训练，非英语语言或俚语的文本描述可能无法与图像正确对齐。开发者可以通过在特定区域的数据集上微调 VLM 或采用引入文化变体的数据增强技术来缓解这一问题，例如添加不同语言的字幕或修改图像以包含当地文物。
为了提高文化适应性，VLM 通常依赖于从有限示例中泛化的能力。例如，如果模型通过训练了解了“宗教头饰”的概念（包括头巾、缠头和犹太小圆帽），它可能会根据上下文线索推断出一种新的头饰（如菲律宾的“salakot”）的用途。然而，这需要模型的架构支持灵活的跨模态推理。对比学习等技术强调区分不同对（例如，将“排灯节”与“万圣节”庆祝活动区分开），可以增强文化区分能力。开发者还应使用文化多样化的评估集来验证 VLM，并采用后处理过滤器来标记不确定的预测，确保模型承认其知识中的差距，而不是做出有偏见的假设。