“视觉-语言模型（VLMs）通过结合训练策略和预处理技术来处理多语言数据。它们旨在处理视觉和文本输入，使其能够理解和生成多种语言的内容。为了实现这一目标，VLMs 通常在大型数据集上进行训练，这些数据集包括与各种语言的说明配对的图像。这种多样化的训练数据使模型能够学习不同语言中视觉内容与文本描述之间的关系，从而促进对多语言输入的更全面理解。
VLMs 常用的一种方法是分词，即将文本拆分成较小的组件或标记，这些标记在处理过程中可以方便地进行操作。为了支持多语言，VLMs 通常包括一个多语言分词器，能够处理来自不同语言的文本，例如英语、西班牙语、中文和阿拉伯语等。该分词器确保模型能够准确识别和生成文本，无论使用哪种语言。通过采用这种分词技术，VLMs 可以无缝切换语言，并有效应对查询。
此外，在推理过程中，VLMs 可以通过利用语言嵌入（language embeddings）来增强其多语言能力。这些嵌入是数学表示，捕捉了不同语言中词语的上下文和含义。例如，当模型面对一个多语言查询时，它可以将文本转换为这些嵌入，然后与相关的视觉内容匹配。这个过程使 VLMs 能够生成正确的响应，并在不同语言之间保持一致性。最终，这种多样化数据与先进处理技术的整合创造了一个能够有效处理多语言数据的强大系统。”