“视觉-语言模型（VLMs）处理视觉和文本数据，以理解和生成结合这两个领域的信息。为了有效处理文本和图像中的文化差异，VLMs依赖于包含广泛文化背景和表现形式的多样化训练数据集。这种多样性使它们能够学习不同的视觉符号、传统和语言细微差别。例如，一个在各种全球庆典图像上训练的VLM能够识别出新年庆祝活动中的烟花或者中秋节中的灯笼，从而更好地解释和关联不同的文化实践。
此外，VLMs使用关注上下文的技术。当它们分析图像和文本时，不仅考虑图像的内容，还考虑周围的上下文。例如，一个模型可能遇到一张食物菜肴的图片和不同的描述文字。它能够分析这张图片与哪个文化背景相符，比如识别寿司是一道传统的日本菜，而不仅仅是生鱼。这样的上下文意识帮助模型生成与文化相关的响应，提高用户体验和在现实应用中的准确性，比如图像描述或多语言支持。
然而，让VLMs具备文化敏感性需要持续的努力。开发者必须不断更新训练数据集，以包含被低估的文化或不断演变的文化趋势。例如，如果某个国家或传统经历复兴，就至关重要确保VLMs能反映这一变化。仔细选择和策划数据来源，包括与文化专家的合作，可以支持这一目标，帮助VLMs避免误解，而是促进对文化多样性的尊重理解，这对全球应用至关重要。”