视觉语言模型（VLM）对于AI应用非常强大，因为它们结合了视觉和文本理解能力，使系统能够以单模态模型无法实现的方式处理和解释多模态数据。通过对图像和文本进行训练，VLM 学习将视觉特征与语义意义对齐，从而能够执行需要跨模态推理的任务。例如，VLM 可以生成图像的准确描述、回答有关视觉内容的问题或根据文本查询检索相关图像。这种跨模态能力是自主系统、内容审核和辅助技术等应用的基础 [7]。
VLM 的一个关键优势在于它们能够通过最少的特定任务微调来泛化处理各种任务。例如，像 CLIP 或 Flamingo 这样的模型无需为每个功能设置单独的训练流程即可对图像进行分类、检测对象或为视频添加字幕。开发人员可以通过微调或零样本推理来利用预训练的 VLM，从而减少对大型标记数据集的需求。这种灵活性在数据稀缺或标注成本高昂的情况下特别有用。例如，使用 VLM 的医学影像系统可以分析 X 光片，同时交叉引用自然语言编写的患者记录 [9]。
从技术角度来看，VLM 通过基于 Transformer 的架构实现这一点，这些架构在统一的框架中处理视觉和文本输入。对比学习等技术有助于对齐来自两种模态的嵌入，确保相似的概念（例如，文本中的“狗”和狗的图像）在潜在空间中表示得更接近。此外，类似于语言模型中观察到的缩放定律也适用于 VLM——在更广泛的数据集上训练的更大模型持续提高性能。这种可伸缩性与高效的推理优化相结合，使 VLM 适用于实时应用，如增强现实导航或工业质量控制 [9]。