视觉-语言模型（VLM）通过结合架构设计、训练策略和后处理技术来处理噪声或不完整的数据。这些模型旨在处理视觉和文本输入，这使得它们能够跨模态交叉检查信息。例如，如果图像模糊或文本标题包含错别字，模型可以利用另一模态的更强信号来推断正确的含义。在包含固有噪声的大规模、多样化数据集上进行训练也有助于 VLM 提高鲁棒性，因为它们学会优先处理相关模式，同时忽略不相关的变化。
一个关键方法是在基于 Transformer 的架构中使用注意力机制。这些机制允许模型即使在部分输入损坏的情况下，也能专注于图像的特定区域或文本片段中最具信息量的部分。例如，如果图像包含被遮挡的对象，模型可能会依赖周围的视觉上下文或相关的文本描述来填补空白。同样，如果一个句子缺少单词，视觉数据（例如，配套的图像）可以提供线索来重建预期的含义。在带有噪声的数据集（例如，通过网络抓取的图像-文本对）上进行预训练，通过在学习阶段接触到各种未整理的示例，进一步训练 VLM 处理现实世界的缺陷。
开发人员还可以通过微调和数据增强来提高鲁棒性。例如，在训练期间添加合成噪声（例如，图像中的随机像素丢失或文本中的单词替换）可以教会模型更好地泛化。对比学习等技术——模型学习对齐相似的图像-文本对，同时拉远不匹配的对——帮助 VLM 将有意义的信号与噪声区分开来。此外，像置信度阈值或集成方法（结合多个模型的预测）这样的后处理步骤可以减少最终输出中的错误。这些策略共同使得 VLM 即使在输入不完美的情况下也能保持性能，使其适用于内容审核或医学影像等数据质量可能差异很大的应用领域。