视觉变换器 (ViTs) 在视觉语言模型中起着至关重要的作用，因为它们提供了一个强大的框架，用于处理和理解图像与文本。与传统的卷积神经网络 (CNN) 主要关注图像数据不同，ViTs 利用变换器架构，将图像和文本视为一个个标记的序列。这使得模型能够创建多模态输入的统一表示，在这个表示中，视觉和文本信息可以相互影响，从而增强对它们出现的上下文的整体理解。
ViTs 的一个关键优势是它们能够捕捉图像中的远程依赖关系。在 ViT 中，图像被分割成若干小块，然后将这些小块展平并与句子中的单词类似地处理。这种方法为每个小块提供了丰富的上下文，使模型能够学习图像中遥远元素之间的关系。例如，在分析一张包含文本和各种物体的照片时，变换器能够比传统方法更有效地将文本与图像的不同区域关联起来。这使得在图像描述、视觉问答及其他需要理解图像与文本之间联系的应用中表现得更好。
此外，ViTs 在视觉语言模型中的灵活性和可扩展性也为其带来了优势。当在大型数据集上进行训练时，它们可以微调其参数以适应特定任务。这一能力意味着开发者可以利用预训练的 ViT 模型，并为内容审核、语义分割甚至是跨模态检索（用户通过文本查询搜索图像）等各种应用进行定制。总之，视觉变换器提供了一种现代且高效的方法，将视觉和文本数据整合在一起，使其成为推动实际场景中视觉语言模型发展的重要组成部分。