视觉-语言模型（VLM）利用注意力机制整合并对齐视觉和文本数据中的信息。其核心在于 transformer 架构，该架构通过衡量不同元素（如图像区域或文本标记）之间的相对重要性来处理数据序列。在 VLM 中，注意力机制以两种主要方式运作：在模态内部（自注意力）和跨模态之间（交叉注意力）。例如，图像编码器中的自注意力帮助模型理解图像不同区域之间的关系，而交叉注意力层允许文本标记动态地聚焦于相关的视觉特征。这种双向交互使模型能够学习关联，例如将单词“狗”与图像中的特定图像块联系起来。
一个实际例子是图像字幕生成。生成字幕时，模型利用交叉注意力机制让每个单词（例如，“坐着”或“草地”）关注图像中最相关的部分（例如，狗的姿势或地面纹理）。类似地，在视觉问答（VQA）中，如果用户提问“汽车是什么颜色？”，模型会应用注意力机制聚焦于汽车在图像中的位置，同时忽略不相关的区域。这些机制通常通过缩放点积注意力来实现，其中查询（来自文本）与键和值（来自图像）交互，以计算加权和。例如，在 CLIP 或 Flamingo 等模型中，预训练的视觉和语言编码器通过交叉注意力层连接，通过比较文本提示和图像特征来实现零样本分类等任务。
从实现角度来看，开发人员在使用 VLM 时通常会利用多头注意力机制，该机制将数据分割到多个子空间中以捕捉多样化的关系。例如，一个注意力头可能专注于空间关系（例如，彼此相邻的物体），而另一个则检测颜色或纹理模式。位置编码也至关重要，因为它们帮助模型理解文本标记的顺序和图像块的空间布局。PyTorch 或 TensorFlow 等库提供了内置的 transformer 层，使得跨模态架构的原型开发更加容易。然而，扩展这些模型需要仔细优化，例如使用线性逼近进行注意力计算，以处理图像数据的高维度。通过在训练期间微调注意力权重，VLM 学习在检索或生成等任务中优先考虑信息量最大的视觉和文本线索。