视觉语言模型 (VLM) 通过利用能够处理和对齐跨多种语言的文本和图像的技术来处理多语言数据。这些模型通常使用共享的嵌入空间来表示视觉和文本信息，使它们能够将不同语言的单词或短语与相同的视觉概念关联起来。例如，在多语言数据上训练的 VLM 可以将英语单词“dog”、西班牙语“perro”和一张狗的图像链接到统一的表示中。这通过在包含各种语言的图像-标题或图像-描述对的数据集上进行预训练来实现，使模型无需显式翻译即可学习跨语言关联。
一个关键的技术组成部分是多语言分词器和嵌入的使用。VLM 通常采用子词分词方法，例如 Byte-Pair Encoding (BPE) 或 SentencePiece，这些方法将文本拆分成更小的单元，可以处理不同书写系统（例如，西里尔文、中文）中的罕见词或字符。然后，这些标记被映射到与视觉特征共同训练的嵌入中。例如，模型可能会处理法文标题“un chat sur une table”（“桌上的一只猫”）以及对应的图像，学习到“chat”和“cat”指的是相同的视觉实体。此外，VLM 可能会使用基于 Transformer 的架构以及交叉注意力机制来融合视觉和文本输入，确保表示在不同语言之间保持一致。
实际实现通常涉及平衡语言覆盖范围和计算效率。例如，OpenAI 的 CLIP 或 Google 的 ALIGN 等模型通过在包含来自不同来源的图像-文本对的网络爬取数据集上进行训练，从而扩展支持多种语言。开发人员可以针对特定的多语言任务微调这些模型，例如跨语言图像检索或图像标注。一个常见的挑战是处理训练数据有限的语言，这可能需要数据增强或利用与语言无关的视觉特征等技术。从设计上讲，VLM 支持诸如实时翻译图像标题或为多语言区域用户提供服务等应用，使其成为适用于全球用例的多功能工具。