视觉语言模型（VLM）处理视觉和文本输入的方式是：首先分别编码每种模态，然后结合它们的表示，实现联合推理。对于图像，卷积神经网络（CNN）或视觉Transformer（ViT）提取空间特征，如物体形状或纹理。对于文本，BERT 或 GPT 等模型对输入进行分词，并生成捕获语义意义的嵌入。这些独立的编码器通常在大型数据集（例如，图像使用 ImageNet，文本使用 Wikipedia）上进行预训练，以建立基础理解。然后使用投影层等技术将两个编码器的输出对齐到共享嵌入空间中，使模型能够比较或融合视觉和文本特征。
一个关键的挑战是确保这两种模态能够有效地交互。常用的技术是交叉注意力机制：例如，在像 Flamingo 这样的模型中，文本 token 会关注图像区域，以解析“左下角的红色汽车”这样的引用。在训练过程中，对比学习（例如 CLIP）等目标通过最大化匹配图像-文本对之间的相似度、最小化不匹配对之间的相似度来强制执行对齐。例如，一张狗的照片应该与“一只棕色的狗”这样的标题对齐得更紧密，而不是与“一辆蓝色的自行车”对齐。这种对齐使得模型能够利用共享空间回答问题、生成描述或根据文本查询检索相关图像。
推理通常涉及在融合表示之上构建的特定任务头。对于图像字幕生成，解码器可能会在关注视觉特征的同时自回归地生成文本。在视觉问答（VQA）中，分类器可以通过分析问题文本和图像内容来预测答案。微调通常使模型适应特定任务：例如，医学 VLM 可能在医学影像图像和诊断报告对上进行训练，以回答临床问题。通过保持模块化编码器和灵活的融合策略，VLM 在各种应用中平衡了效率和适应性。