视觉语言模型 (VLM) 通过在共享的嵌入空间中对齐它们的表示以及使用跨模态注意力机制来处理和整合视觉输入和文本输入。这些模型通常为每种模态使用独立的编码器——用于图像的视觉编码器（如 CNN 或 Vision Transformer）和文本编码器（如基于 Transformer 的模型）。编码器将输入转换为高维向量，然后映射到共享空间，在该空间中可以衡量视觉特征和文本特征之间的关系。例如，CLIP 使用对比学习来确保配对的图像和文字描述具有相似的嵌入，而将不匹配的对推开。这种对齐使得模型能够跨模态关联概念，例如将“狗”这个词与毛发、耳朵或尾巴等视觉特征联系起来。
整合是通过能够动态结合两种模态信息的机制实现的。经常使用跨注意力层，其中文本标记关注相关的图像区域（反之亦然）。例如，在视觉问答（VQA）任务中，如果问题是“汽车是什么颜色？”，模型可能会将注意力集中在图像中汽车的位置，并将其与文本查询进行交叉引用。Flamingo 等架构在 Transformer 层中交错图像和文本特征，允许迭代地优化多模态表示。这些交互有助于模型解决歧义——例如通过结合视觉上下文和文本线索来区分“银行”（金融机构）和河岸。
训练策略也起着关键作用。VLM 在大型图像-文本对数据集（例如 LAION 或 COCO）上进行预训练，使用诸如带有视觉上下文的掩码语言建模或对比损失等目标。在微调过程中，会添加特定任务的头部（例如，用于生成文字描述或分类）。例如，经过图像文字描述训练的 VLM 可能会使用一个 Transformer 解码器，该解码器根据图像特征和先前生成的词生成文本标记。这种端到端的方法确保模型学会适当地权衡视觉和文本信号——例如在描述物体时优先考虑视觉数据，但在处理抽象概念（例如，“幸福”）时依赖文本。开发者可以利用 Hugging Face Transformers 或 OpenAI 的 CLIP API 等框架来实现这些组件，而无需从头构建。