视觉-语言模型 (VLM) 通过结合架构优化、高效数据处理和分布式计算策略，在训练期间管理计算成本。由于其规模庞大和多模态输入，这些处理图像和文本的模型面临高计算需求。为解决此问题，开发人员优先采用单独预训练组件、使用参数高效的架构以及利用硬件优化等技术。通过关注这些领域，VLMs 在不牺牲性能的情况下减少内存使用、加速训练并降低成本。
一个关键方法是优化模型架构。许多 VLMs 重复使用预训练组件——例如视觉编码器 (例如 ViT) 和语言模型 (例如 BERT)——并在训练期间冻结部分网络权重。例如，CLIP 联合训练视觉编码器和文本编码器，但最初保持其预训练权重固定，从而减少反向传播开销。连接视觉和文本特征的交叉注意力层通常轻量化且稀疏更新。Adapter 层或 LoRA (低秩适应) 等技术通过在冻结的基础模型中插入小型可训练模块，进一步最小化可训练参数。这种模块化设计避免了从头开始重新训练整个网络，显著缩短了计算时间。
高效的数据处理和分布式训练也发挥着关键作用。图像数据通常会进行降采样或压缩（例如，调整大小为 224x224 像素）以减小输入大小。文本通过子词方法（例如，字节对编码）进行分词以限制序列长度。PyTorch 和 TensorFlow 等框架支持通过数据并行（跨设备分割批次）或模型并行（跨设备分割层）在 GPU 或 TPU 集群上进行分布式训练。混合精度训练（结合 FP16 和 FP32）在减少内存使用的同时加速计算。此外，梯度检查点（gradient checkpointing）在反向传播期间重新计算中间激活而不是存储它们，以计算换取内存节省。例如，训练像 Flamingo 或 BLIP-2 这样的模型就利用了这些策略来高效地扩展到数百个 GPU，平衡了速度和资源限制。