视觉语言模型 (VLM) 中的图像-文本匹配涉及在共享嵌入空间中对齐视觉和文本数据，以衡量它们的兼容性。这些模型使用独立的神经网络来处理图像和文本，然后将它们的特征映射到同一空间中，其中相似概念由附近的向量表示。例如，一张狗的图片和文本“一只棕色的狗在公园里奔跑”的嵌入应该彼此靠近，而错误的配对（例如，同一张图片配对“一辆蓝色的汽车”）应该距离更远。
该过程首先将图像和文本编码为数字表示。图像通常由卷积神经网络 (CNN) 或视觉 Transformer (ViT) 处理，它们提取形状、对象和空间关系等特征。文本使用 BERT 或 GPT 等模型进行编码，这些模型捕获语义含义和上下文。在训练过程中，使用对比损失函数来优化对齐。例如，CLIP（对比语言-图像预训练）等模型在大型图像-文本对数据集上进行训练。每个训练批次都包含正样本对（正确匹配）和负样本对（随机错误匹配）。模型学习最大化正样本对的相似性分数，并最小化负样本对的相似性分数。这通常使用余弦相似度来完成：图像和文本嵌入之间的相似度越高，它们的匹配度越好。
实际上，一旦训练完成，VLM 可以通过比较嵌入来执行图像检索或字幕匹配等任务。例如，给定一个查询图像，模型对其进行编码并计算与文本嵌入数据库的相似度分数，以找到最佳字幕。反之，文本查询可以检索相关图像。应用包括搜索引擎、内容审核和辅助工具。关键优势在于灵活性：同一模型可以处理各种任务，而无需针对特定任务进行微调，因为共享嵌入空间跨领域通用。开发人员可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架，利用预训练模型（例如 CLIP、ALIGN）和 API 来高效地嵌入和比较数据。