计算机视觉模型的未来：视觉语言模型
一、视觉语言模型
人工智能已经从识别数据中的简单模式跃升为理解复杂的多模态数据。该领域的发展之一是视觉语言模型 （VLM） 的兴起。这类模型将视觉和文本之间联系起来，改变了我们理解视觉数据并与之交互的方式。随着 VLM 的不断发展，它们正在为计算机视觉设定一个新的水平，能够以更有效且更像人类的方式理解和交互。
从技术角度来看，VLM 的出现是由于当前计算机视觉和语言模型的限制。传统的计算机视觉模型在寻找对象方面表现出色，但在理解情况、语义违规以及图像中对象的后果和连接方面存在很大困难。计算机视觉模型仅限于评估视觉图像，不具有“生成语言”功能。相比之下，语言模型对语言和文本的执行效果非常好。
计算机视觉模型可以进行对象识别、对图像进行排序和在视觉数据中发现模式。虽然这些模型最擅长识别图像包含的内容，但它们缺乏识别更深层次的视角或将其与语言相关联的能力。但同时使用视觉和基于文本的数据，让它们能够识别视觉场景的 “内容 ”和 “原因”，从而弥补了传统计算机视觉中的一个主要问题。