视觉语言模型 (VLM) 通过结合图像理解和自然语言处理来执行视觉问答 (VQA)，从而回答关于视觉内容的问题。这些模型在大规模图像和文本配对数据集上训练，使其能够学习视觉特征（例如，物体、颜色、空间关系）与文本描述之间的关联。例如，VLM 可能会分析一张公园的图像，并通过识别狗、动作和上下文，正确回答“有一只狗在玩捡球游戏吗？”这样的问题。像 CLIP、BLIP 或 Flamingo 这样的架构使用基于 Transformer 的组件，联合处理图像（通过卷积网络或视觉 Transformer）和文本（通过 token 嵌入），将两种模态对齐到共享的嵌入空间中。这使得它们能够推理图像中元素与问题措辞之间的关系，例如区分“花瓶旁边是什么？”和“花瓶里面是什么？”。
VLM 擅长处理各种类型的问题，从物体识别（“这是什么品种的狗？”）到复杂推理（“为什么房间很乱？”）。它们的性能取决于训练数据的质量和多样性。例如，在 VQA v2 或 GQA 等数据集上训练的模型可以处理细微的查询，但可能难以应对罕见的物体或模棱两可的场景。一个局限性在于它们对数据中统计模式的依赖：如果模型没有见过足够多关于“雪中的袋鼠”的例子，它可能无法准确回答相关问题。此外，如果面部表情或上下文不清楚，VLM 可能会误解抽象或主观的问题，例如“这个人高兴吗？”。在特定任务数据上进行微调通常能提高准确性，但这需要带标签的样本，创建这些样本成本很高。
最新的进展专注于改进推理和减少偏差。例如，BLIP-2 使用查询 Transformer 更有效地提取视觉特征，而 PaLI 则通过扩展模型规模和数据多样性来提升性能。一些模型整合了外部知识库来回答需要事实背景的问题，例如“背景中是什么纪念碑？”。准确率（针对封闭式问题）或 CIDEr（针对开放式回答）等评估指标显示，VLM 在基准测试上取得了与人类相当的结果，尽管实际部署仍面临计算成本和对对抗性输入的鲁棒性等挑战。开发者可以通过 API（例如，OpenAI 的 CLIP）或 Hugging Face Transformers 等框架利用预训练的 VLM，但必须在特定领域数据上验证性能以确保可靠性。