将大型语言模型 (LLM) 的响应与视觉内容对齐具有挑战性，因为它需要弥合文本理解和视觉感知之间的差距。 LLM 擅长处理文本，但缺乏内在的视觉能力，因此它们依赖于视觉编码器或多模态架构等辅助系统来解释图像。 主要问题是确保模型能够准确地将视觉特征（形状、颜色、空间关系）与相关的语言概念联系起来。 例如，如果用户问“这张照片里有什么？”并提供一张狗玩耍的照片，模型必须正确识别狗、动作和物体（球或棍子），而不会将阴影或背景对象误解为主体的一部分。 当视觉细节模糊不清，或者模型过度依赖文本模式而不是实际图像数据时，通常会出现错误。
另一个挑战是处理上下文和抽象。 视觉内容通常包含隐含的信息，这些信息并非可以直接观察到。 模型可能会看到一张下雨街道的照片，但除非经过明确的训练，将情感语境与视觉线索联系起来，否则无法推断出该场景是忧郁的。 同样，空间关系也很重要：描述“桌子左边的椅子”需要精确的对象检测和位置理解，如果视觉组件错误对齐边界框或混淆对象方向，则这些都可能变得脆弱。 对于开发人员来说，这意味着即使像 CLIP 或视觉语言模型这样的最先进的系统也可能难以进行组合推理——例如正确计算对象数量或理解“海滩上的红色雨伞”意味着阳光明媚的日子，而不是下雨天，除非训练数据涵盖了此类边缘情况。
最后，可扩展性和数据限制带来了实际障碍。 训练多模态模型需要大量准确标记的图像-文本对，而这些对的整理成本很高。 训练数据中的偏差（例如，过度表示某些对象或场景）可能会导致输出结果出现偏差——例如，假设所有厨房图像都必须包含冰箱。 此外，当结合视觉和语言组件时，计算成本会上升，这使得实时应用程序具有挑战性。 例如，在实时视频流中生成详细的图像字幕需要优化推理速度和准确性。 开发人员必须权衡这些利弊，通常会求助于近似或混合架构，而这些架构可能会失去细微差别。 在模型能够动态适应新的视觉概念而无需重新训练之前，将 LLM 响应置于视觉内容中仍然是一个悬而未决的问题。