视觉-语言模型（VLMs）是使用两种主要类型的数据进行训练的：视觉数据和文本数据。视觉数据包括提供多种视觉上下文的图像或视频，而文本数据则包括与这些图像相关的描述、标题或相关信息。例如，一张狗的图片可能会配上这样的文字：“一只金色猎犬在公园里玩接球。”这种数据配对使模型能够学习它所看到的内容与它所阅读的内容之间的关系，从而促进对这两种模态的更深入理解。
训练过程通常涉及包含多样化示例的大型数据集。一个常用的数据集是微软的COCO（上下文中的常见物体）数据集，该数据集包含成千上万张图像和每张图像的多个注释，包括描述性标题。另一个例子是Visual Genome数据集，它提供了带有物体、属性和关系注释的图像。这些丰富的数据集帮助模型学习识别物体、掌握它们的属性，并理解它们出现的上下文，从而在视觉感知与语言理解之间建立桥梁。
为了增强模型在现实世界应用中的泛化能力和准确响应能力，可以整合其他数据来源。例如，结合社交媒体图像及其标题可以使模型接触到更广泛的场景和非正式语言。类似地，视觉问答数据集可以训练模型对图像提出特定问题的响应，从而进一步丰富其理解。总的来说，这些多样数据类型的结合使视觉-语言模型能够有效执行需要视觉理解和语言分析的任务。