在视觉-语言模型（VLM）中对齐视觉和语言至关重要，因为它使机器能够有效地处理和生成结合视觉和文本数据的信息。通过连接这两种模态，VLM 可以执行需要同时理解图像中的内容以及它如何与语言相关联的任务。例如，经过对齐图像和文本训练的 VLM 可以为照片生成准确的标题，回答有关视觉内容的问题，甚至根据文本查询检索相关的图像。这种对齐在像素和文字之间建立了共享理解，使模型能够对视觉和语言自然交互的现实世界场景进行推理。
从技术角度来看，对齐通过创建一个联合嵌入空间来提高模型性能，在该空间中，视觉和文本表示被映射到相似的向量。例如，在像 CLIP 这样的对比学习框架中，图像及其对应的文本描述在训练过程中会被拉近到嵌入空间中。这使得模型可以直接比较和匹配视觉和文本输入。开发者可以利用这一点进行跨模态搜索等应用：用户可以输入“停在树旁的一辆红色自行车”，模型就会检索匹配该描述的图像。如果没有对齐，模型将难以将抽象概念（例如，“幸福”）与视觉线索（例如，微笑的脸）联系起来，或处理模棱两可的短语（例如，“bank”作为河岸与金融机构）。
实际上，对齐开启了需要细致多模态理解的使用案例。在无障碍方面，VLM 可以为视障用户朗读图像描述，这依赖于精确的对齐来避免错误。在电子商务中，模型可以分析产品图像和用户评论，基于视觉特征和文本反馈来推荐商品。对齐也减少了对特定任务架构的需求。例如，开发者可以通过对齐 X 光片和诊断报告，对像 Flamingo 这样的预训练 VLM 进行医学成像的微调，从而避免训练单独的视觉和语言模型的复杂性。然而，实现鲁棒的对齐需要仔细的设计——例如平衡两种模态的损失函数——以确保在训练过程中任何一方都不会占据主导地位，这可能会降低实际应用的性能。