使用多样化数据集训练视觉-语言模型（VLM）会在数据对齐、计算复杂性和减轻偏见方面带来挑战。这些问题源于在处理和连接异构的视觉和文本数据时需要保持模型性能和公平性。
首先，对齐来自不同来源的视觉和文本数据很困难。VLM 需要成对的图像-文本示例来学习有意义的关联，但数据集通常包含不一致之处。例如，同一张“狗”的图片在不同来源的数据集中可能被标记为“宠物”、“动物”或特定犬种，如“金毛寻回犬”。这些标签差异会混淆模型，导致视觉和概念之间的关联变弱。多语言文本增加了复杂性：一张图片配有英语和印地语字幕会迫使模型处理特定语言的细微差别。如果没有仔细的预处理——例如标准化标签或翻译非英语文本——模型的泛化能力就会受到影响。
其次，数据集的多样性增加了计算需求。高分辨率图像和不同的文本格式（例如，字幕、段落或元数据）需要大量的内存和处理能力。在包含数百万图像和文本对的数据集上进行训练通常需要分布式计算框架，例如带有多个 GPU 的 TensorFlow 或 PyTorch。例如，处理 4K 图像和多语言文本可能需要单独的图像大小调整和文本分词管道，从而产生瓶颈。此外，由于多样化的数据引入了更多需要优化的参数，训练时间通常会更长。这使得超参数调整变得更慢且成本更高，尤其是在尝试 CLIP 或 Flamingo 等架构时。
最后，多样化数据集中的偏见更难识别和解决。从社交媒体或图库照片等来源收集的数据集通常反映了社会刻板印象。例如，一个主要由男性医生图像训练的模型可能会错误地将医生这一职业与男性关联起来。即使数据是平衡的，细微的偏见——例如物体上下文的区域差异（例如，“football”在指代足球还是美式足球）——也可能导致错误的推断。减轻这些问题需要严格的审计，例如使用 FairFace 等工具检查人口统计学表示，或在训练期间对代表性不足的类别进行重新加权。如果不采取这些步骤，VLM 就有可能在自动字幕或内容审核等应用中延续有害的刻板印象。