“视觉-语言模型（VLMs）通过利用视觉和文本信息来处理预测中的上下文，从而创造了对输入数据的统一理解。这些模型的核心在于分析和整合图像的特征与相关文本。这样的双重输入使模型能够形成内容的连贯表示，这对诸如图像标题生成、视觉问答和跨模态检索等任务有所帮助。通过理解单词与视觉元素之间的关系，VLMs能够根据两种模态提供的上下文做出更为明智的预测。
例如，假设一个VLM接收到一张狗在公园玩耍的图像及问题“这只狗在做什么？”模型利用图像中的视觉线索识别出狗在玩耍，同时考虑到问题的语义上下文。通过结合从视觉特征中获得的洞察——例如狗的位置、图像中捕捉到的运动以及周围环境——与从语言中获得的知识，VLM准确地预测出动作是“玩耍”。这种视觉与文本上下文的整合使得响应更为准确且符合上下文。
此外，VLMs还使用注意力机制，在预测过程中关注图像的特定部分或句子中的特定单词。这意味着它们可以优先考虑与文本输入最相关的图像区域，有效聚焦于特定任务最重要的上下文。例如，如果随图像呈现的文本包含短语“在草地上”，模型可能会强调图像中可见草的区域。这种在视觉和文本组件中关注相关上下文的能力提高了在各种应用中的表现，确保预测对提供信息的细微差别敏感。”