“视觉-语言模型（VLMs）通过将视觉信息和文本信息整合到一个统一的框架中，增强了图像-文本搜索的能力。它们通过将图像和文本编码到一个共享的嵌入空间中来工作，这使得这两种类型的数据之间可以更高效地进行比较。当用户搜索特定的文本查询时，模型会检索出与文本意义密切相关的图像。类似地，如果用户有一张图片并想找到相关的文本描述，VLM可以将图像转换为嵌入表示，以找到相关的文本条目。
VLM的机制通常涉及在包含成对图像-文本样本的大型数据集上进行训练。在此训练过程中，模型学习理解文本描述与相应图像之间的关系。例如，VLM可能会在数百万张带有说明的图像上进行训练，从而使其能够识别出狗的图片通常会用“宠物”、“动物”或特定品种等术语来描述。这种训练使模型具备了泛化能力，使其能理解并匹配以前未见过的新图像和文本。
实际应用的一个例子是在电子商务平台上，用户可以使用描述搜索产品。用户可能会输入“红色运动鞋”，VLM会通过将搜索词的嵌入与产品图像的嵌入进行评估，识别并显示多双红色运动鞋的图像。同样，在数字资产管理上下文中，用户可以上传一张图片以寻找最佳描述它的说明或标签。通过利用VLM的能力，开发者可以构建更直观的搜索界面，从而改善用户在基于文本浏览和检索相关视觉信息时的体验，反之亦然。”