在视觉-语言模型（VLMs）中，图像和文本数据的预处理对于确保数据格式适合模型训练和推理至关重要。对于图像数据，这通常包括将图像调整为统一的尺寸、将像素值标准化到特定范围（通常在 0 到 1 或 -1 到 1 之间），以及可能进行图像增强，以增加训练集的多样性。例如，图像可能会随机旋转、翻转，或者调整亮度和对比度。这有助于模型更好地进行泛化，通过学习在不同条件下识别相同的对象。
在文本方面，预处理也涉及几个步骤。首先，需要进行分词，这意味着根据所使用的分词器将文本分解为更小的组成部分，如单词或子词。在此之后，将这些标记转换为模型可以处理的数值格式也很重要，这通常是通过嵌入完成的。此外，文本可能需要清理，以去除不必要的字符或停用词，并且可能会强制执行一致的大小写格式（例如，将所有文本转换为小写）。此步骤有助于简化文本，并通过关注有意义的单词增强模型理解上下文的能力。
最后，将处理后的图像和文本数据整合对于 VLMs 也很重要。这通常涉及将文本与图像的特定区域对齐，如果模型需要这样做，例如将标题与其对应的图像关联。在某些情况下，可能会使用特殊标记或分隔符来区分图像和文本输入。通过确保这两种模态都经过正确的预处理，开发人员可以创建一个更有效的模型，从而学习视觉数据和文本数据之间的有意义关系，最终提高其在图像字幕生成或视觉问答等任务中的性能。