定义

视觉语言模型（VLM）是一种人工智能模型，旨在无缝处理和理解来自视觉输入（图像或视频）和文本输入（语言）的信息。与传统上专注于视觉或语言的模型不同，VLM 弥合了这一差距，使其能够解释图像所展示的内容与描述该内容的词语之间的关系。

为什么它很重要

VLM 代表了多模态人工智能能力的重大飞跃。它们使机器能够以类似于人类感知的“看待”和“理解”世界。对于企业而言，这意味着超越简单的图像识别，实现复杂的上下文理解，从而从视觉媒体中解锁新的自动化和数据提取水平。

工作原理

VLM 的核心功能是将两种不同的模态——视觉和语言——融合到一个统一的表示空间中。这通常是通过使用专门的编码器来实现的：一个视觉编码器（如 CNN 或 Vision Transformer）将图像处理成一个数值嵌入，而一个语言编码器（如 Transformer）将文本处理成另一个嵌入。然后，这些嵌入被对齐和组合，使模型能够执行需要跨两个领域进行推理的任务。

常见用例

• 视觉问答 (VQA)： 根据图像回答复杂问题（例如，“背景中的汽车是什么颜色的？”）。
• 图像描述生成 (Image Captioning)： 为上传的图像自动生成描述性、连贯的句子。
• 视觉搜索： 允许用户使用图像而不是仅使用关键词来搜索物品。
• 文档理解： 从复杂、扫描的文档或表格中提取结构化数据。

主要优势

• 增强的上下文感知能力： 提供超越简单对象标记的深度、细致的理解。
• 复杂任务的自动化： 使质量控制或零售库存管理等领域的自动化成为可能。
• 改进的用户交互： 允许与视觉数据进行更自然、更具对话性的交互。

挑战

• 计算成本： 训练和运行大型 VLM 需要大量的计算资源。
• 数据依赖性： 性能在很大程度上取决于配对图像-文本数据集的多样性和质量。
• 幻觉： 与其他生成模型一样，VLM 有时会生成貌似合理但事实不正确的描述。

相关概念

相关概念包括多模态学习、大型语言模型 (LLMs) 和计算机视觉系统。VLM 可以被视为 LLM 与强大的视觉感知模块的先进集成。