训练视觉-语言模型（VLM）面临着几个关键挑战，主要与视觉和文本数据的对齐、计算需求的管理以及鲁棒泛化能力有关。这些挑战源于将图像和文本这两种不同的模态整合到能够理解它们之间有意义连接并生成相应内容的一致系统中的复杂性。
一个主要挑战是视觉和文本表示的对齐。图像和文本具有根本不同的结构：图像是连续的像素数组，而文本由离散的标记组成。模型必须学习将这些模态映射到一个共享的嵌入空间中，其中相似的概念位置相近。例如，一张狗的照片和“狗”这个词应该在这个空间中彼此靠近。然而，实现这一点需要精心设计的架构（例如，双编码器或交叉注意力机制）和训练目标，如对比损失（CLIP 中使用）或掩码语言建模。不对齐可能导致在图像字幕或视觉问答等任务中表现不佳，在这些任务中，模型必须准确地将特定图像区域与相关文本联系起来。
另一个挑战是训练 VLM 的计算成本。这些模型通常需要海量数据集（例如，包含 50 亿个图像-文本对的 LAION-5B）和大规模架构（例如，ViT-G 或 Flamingo），这需要大量的 GPU/TPU 资源。从头开始训练一个 VLM 可能需要数百台设备耗时数周，这使得许多团队难以承受。此外，数据预处理（如过滤噪声图像-文本对或平衡领域）增加了开销。例如，网络抓取的数据通常包含不匹配的对（例如，标有“汽车”的猫照片），必须对其进行清理以避免混淆模型。即使采用混合精度训练等高效技术，硬件和能源成本对于较小的组织来说仍然过高。
最后，评估和确保泛化能力很困难。VLM 通常在狭窄的基准上进行测试（例如，COCO 用于字幕，VQA 用于问答），这些基准可能无法反映现实世界的复杂性。一个模型可能对常见物体表现良好，但对罕见概念（例如，识别“短尾矮袋鼠”而不是通用的“动物”）却失败。领域转移（例如，将训练在自然图像上的模型应用于医学 X 射线）也暴露了其脆弱性。此外，训练数据中的偏差（例如，与职业相关的图像中的性别刻板印象）可能会传播到模型输出中。解决这些问题需要精心策划的评估套件和对抗性测试等技术，但目前还没有通用的解决方案。开发者必须平衡广泛的预训练和有针对性的微调，以使模型适应特定的使用案例，同时减轻意外行为。