领域特定知识通过调整视觉-语言模型 (VLM) 的理解，使其与特定领域的独特模式、术语和关系保持一致，从而显著提升其性能。VLMs 处理图像和文本，并依赖训练数据来学习视觉和文本元素之间的关联。当在通用数据集（例如，带有标题的网络爬取图像）上训练时，它们可能缺乏执行专业任务所需的精度。领域特定知识通过定制模型的训练数据、微调策略或架构来处理小众场景，从而弥补了这一差距。例如，一个在放射报告和 X 射线图像上训练的医学 VLM 比通用模型更能识别解剖结构和诊断术语，从而在临床应用中实现更高的准确性。
整合领域特定知识通常涉及策划反映目标领域要求的数据集。用于工业质量控制的模型可能会在机器组件图像上进行训练，并配以技术缺陷描述，使其能够更准确地对“裂纹”或“腐蚀”进行分类。类似地，在农业领域，一个在作物病害数据集上进行微调的 VLM 可以将视觉症状（例如，叶片变色）与特定病原体关联起来。领域自适应预训练等技术（模型首先在通用数据上预训练，然后在领域特定数据上进一步训练）有助于 VLMs 优先关注相关特征。例如，专注于零售的 VLM 可能会学习将产品包装细节与品牌特定术语关联起来，从而提高其回答客户关于产品变体查询的能力。
然而，领域特定适应性也带来了权衡。过度专业化会降低模型泛化到其他任务的能力，而且收集高质量的领域数据通常需要大量资源。开发人员必须平衡微调的深度：适应性太少增益微乎其微，而适应性太多则有过度拟合的风险。混合方法，例如在基础 VLM 中添加领域特定模块（例如，分类器或注意力层），可以保留通用能力，同时提高领域性能。例如，用于自动驾驶的 VLM 可以保留其通用目标检测技能，但添加一个专门的组件来解释交通标志的语义。最终，领域知识的影响取决于适应过程在不损害模型核心功能的情况下，如何有效应对目标用例的独特挑战。