Vision language models (VLM, визуально‑языковые модели) — это ИИ‑модели, которые умеют одновременно анализировать изображения или видео и работать с текстом, связывая пиксели и слова в едином представлении. Они принимают на вход визуальные данные и текст, а на выходе обычно выдают текст: описания, ответы на вопросы, подписи к изображениям, анализ сцен.
Содержание статьи
Определение и базовый принцип работы VLM
VLM объединяют методы компьютерного зрения и обработки естественного языка в одном архитектурном контуре, чтобы модель могла рассуждать о картинке в терминах текста и понимать текст в контексте картинки. Это достигается за счет специального кодирования изображения и текста в общий векторный формат и обучения на больших наборах пар «картинка‑подпись».
Технически визуально‑языковая модель получает, как минимум, два вида входа: визуальный поток (изображения, последовательности кадров видео) и текстовый поток (подписи, вопросы, инструкции). Оба потока проходят через отдельные энкодеры, после чего их представления совмещаются, и уже затем общий модуль формирует текстовый ответ или выполняет вспомогательную задачу, например классификацию.
Важно, что VLM — это мультимодальные системы. Они не просто выполняют зрительную задачу отдельно и языковую отдельно, а стараются «сцепить» смысл: соотнести объекты на изображении с текстовыми описаниями, локализовать области, о которых говорится в вопросе, и строить выводы, опираясь сразу на обе модальности.
Ключевые компоненты визуально‑языковой модели
Большинство современных VLM состоят из двух базовых частей: языкового энкодера и визуального энкодера, поверх которых строится слой совмещения и генерации ответа.
В простейшем приближении можно представить, что языковой энкодер отвечает за понимание текста, визуальный — за понимание «картинки», а финальные слои учатся говорить об одном с опорой на другое. В разных архитектурах добавляются адаптеры, перекрестное внимание и дополнительные модули, но идея остаётся той же: привести текст и изображение в совместное векторное пространство.
Языковой энкодер: как VLM понимает текст
Языковой энкодер в составе VLM преобразует фразы и предложения в численные векторы (эмбеддинги), которые сохраняют смысловые связи между словами и учитывают контекст. Чаще всего в этой роли выступает большой языковой трансформер.
Трансформер‑архитектура опирается на три ключевые идеи:
- Энкодер разбивает текст на токены и преобразует их в эмбеддинги, учитывая не только сами токены, но и их позиции в последовательности.
- Само‑внимание (self‑attention) позволяет модели оценивать, какие токены важнее других при анализе текущего фрагмента, и делать это без привязки к расстоянию между словами.
- Декодер строит выходную последовательность токенов, шаг за шагом выбирая наиболее вероятное продолжение с учётом уже сгенерированных токенов и эмбеддингов входа.
В VLM языковой энкодер часто берут из уже обученных LLM. Примеры таких трансформеров — BERT, GPT‑подобные модели, Vicuna, Llama и другие. Их эмбеддинги служат опорой для совмещения с визуальными признаками и дальнейшей генерации текстовых ответов.
Визуальный энкодер: как модель «смотрит» на изображение
Визуальный энкодер извлекает из изображения наличие объектов, их форму, цвет, текстуры и взаимное расположение и кодирует всё это в компактные векторные представления. Этим вектором уже может оперировать ИИ‑модель вместе с языковым потоком.
Исторически для такой задачи использовались свёрточные нейронные сети. Они проходили по изображению фильтрами, вычленяли уровни признаков от простых границ до сложных объектов и превращали картинку в набор признаков. В VLM ранних поколений такие CNN‑энкодеры выступали основой визуальной части.
Современные подходы чаще используют Vision Transformer (ViT). ViT разбивает изображение на небольшие «патчи», которым назначает позиционные метки, и обрабатывает их как последовательность токенов, аналогичную словам в тексте. Далее применяется само‑внимание между патчами: модель учится понимать связи между различными частями изображения и строить трансформерное представление кадра.
Результат работы ViT — эмбеддинги, которые содержат информацию о содержимом всего изображения или его фрагментов. Эти векторы затем подаются в общий модуль или напрямую в языковую модель через специальные адаптеры.
Как обучают vision language models
Обучение VLM сводится к тому, чтобы научить модель согласовывать текст и изображение: понимать, какие подписи подходят к какому кадру, какие слова связаны с какими областями, и уметь восстанавливать недостающие элементы. Для этого применяют несколько стратегий: контрастивное обучение, маскирование, генеративное обучение и использование уже обученных моделей.
Каждый из подходов решает свою часть задачи. Контрастивные методы выстраивают общее пространство эмбеддингов. Маскирование заставляет модель «додумывать» пропуски. Генеративное обучение учит создавать изображения по тексту и текст по изображениям. Предобученные модели снижают затраты, позволяя опираться на уже накопленное знание.
Контрастивное обучение: выравнивание пространства текст–картинка
Контрастивное обучение в VLM служит для того, чтобы эмбеддинги изображения и текста, описывающего это изображение, располагались близко друг к другу в общем векторном пространстве, а несоответствующие пары — далеко.
Процесс выглядит так: модель получает большие наборы пар «картинка–подпись». Визуальный энкодер кодирует картинку, языковой — подпись. Векторное расстояние между парой‑«ответом» уменьшается, между непарными комбинациями увеличивается. Через множество таких шагов VLM учится «узнавать» соответствующие друг другу описания и изображения.
Характерный пример такого подхода — CLIP (Contrastive Language‑Image Pretraining). Модель обучалась на сотнях миллионов пар «изображение–подпись» из открытых источников в интернете и показала высокую точность в задачах классификации без дополнительной настройки, работая по текстовому запросу поверх изображения (zero‑shot сценарии).
Маскирование: обучение на восстановлении скрытых фрагментов
Маскирование учит VLM восполнять недостающую часть текста или изображения, используя вторую модальность как опору. Это развивает способность модели сочетать визуальные и текстовые признаки при реконструкции информации.
Различают два основных варианта:
- Маскированное языковое моделирование: модель получает картинку и текст с «дырами», где отдельные слова скрыты специальным маркером. Задача — восстановить скрытые слова, опираясь на видимый текст и содержание изображения.
- Маскированное моделирование изображения: наоборот, модель видит подпись или описание без искажений, а часть изображения скрыта. Цель — реконструировать пропущенные пиксели или латентные патчи, исходя из текста и оставшейся части картинки.
Комбинация маскирования и контрастивного обучения используется в ряде мультимодальных моделей. Пример — FLAVA, где задействованы отдельный визион‑трансформер, языковой трансформер и мультимодальный энкодер с перекрестным вниманием, который совмещает текстовую и визуальную информацию.
Генеративное обучение: текст–картинка и картинка–текст
Генеративное обучение направлено на то, чтобы модель умела создавать новые данные: генерировать изображения по тексту и текстовые описания по изображениям. Это одна из самых заметных для пользователей сторон VLM.
Два основных направления здесь:
Текст → изображение. Модель получает текстовый запрос и поэтапно формирует изображение, соответствующее описанию. Такой подход характерен для диффузионных моделей, где изображение постепенно «вырастает» из шума, при этом текст управляет содержимым и стилем. К этому классу относятся Imagen, DALL‑E (начиная с DALL‑E 2), Midjourney, Stable Diffusion и другие генераторы.
Изображение → текст. Здесь VLM формирует подписи к изображениям, описывает сцены, составляет краткие пересказы содержимого видеороликов или визуальных фрагментов документов. По сути, языковой модуль выступает декодером, который, опираясь на визуальные эмбеддинги, генерирует текстовую последовательность.
Использование предобученных моделей
Обучать VLM «с нуля» дорого и по данным, и по вычислительным ресурсам, поэтому широко применяют комбинации уже обученных языковых и визуальных моделей, объединённых прослойкой выравнивания.
Типичная схема выглядит так:
- берётся готовый языковой трансформер (LLM) и готовый визуальный энкодер (например, ViT или CLIP‑подобная модель);
- поверх них добавляется проекционный слой или небольшой адаптер, который переводит визуальные эмбеддинги в формат, понятный языковой модели;
- затем вся система дообучается на мультимодальных задачах: ответах на вопросы по картинке, описаниях сцен, локализации объектов по текстовым запросам.
Показательный пример — LLaVA (Large Language and Vision Assistant). В ней используется LLM Vicuna и визуальный энкодер на основе CLIP ViT, а их выходы сводятся в общее пространство через линейный проектор. Такой подход позволяет переиспользовать уже накопленные знания и сократить объём дообучения.
При этом активно задействуются крупные датасеты: ImageNet с миллионами размеченных изображений, COCO с подписями, разметкой объектов и сегментацией, а также LAION с миллиардами пар «изображение–текст» на разных языках.
Практические задачи и сценарии применения VLM
Визуально‑языковые модели позволяют решать широкий круг задач, где нужно связать картинку и текст: от базовой подписи изображений до анализа длинных видеороликов и сложных интерфейсов. Одно и то же ядро модели может обслуживать сразу несколько видов запросов.
Важное отличие VLM от разрозненных моделей в том, что они работают с мультимодальным контекстом целиком. То есть не только «видят» объекты, но и могут, например, построить текстовый отчёт на основе последовательности кадров, учесть указания в запросе и выдать структурированный ответ.
Подписи к изображениям и краткие пересказы
Одна из базовых задач VLM — автоматическое порождение подписей и описаний. Модель получает изображение или ключевые кадры видео и формирует текст, который описывает, что на них происходит.
Такие модели могут выдавать:
- короткую подпись вида «собака бежит по пляжу»;
- развёрнутое описание сцены с деталями объектов и их взаимодействий;
- краткий пересказ содержания видеоролика или визуальной части документа, с фокусом на ключевых событиях или элементах.
Подход работает и в специализированных областях: описание медицинских изображений в составе отчётов врача, дополнение технической документации комментариями к схемам и чертежам, пояснение иллюстраций в отчётах.
Генерация изображений по тексту
Модели, объединяющие визуальный и языковой компоненты, используются и в системах текст‑в‑изображение. Пользователь описывает сцену словами, задаёт стиль и ограничения, а система формирует один или несколько вариантов изображения.
Такие генераторы применяются для:
– иллюстраций к текстам;
– концепт‑артов;
– визуализации идей и макетов на ранних этапах проектирования.
В этом сценарии VLM‑подсистема отвечает за понимание текста и связь его элементов с визуальными фрагментами, а диффузионная или другая генеративная часть строит финальный кадр.
Поиск и подбор изображений по естественному запросу
Ещё один важный класс задач — поиск изображений и видео по текстовому запросу. Вместо жёстких меток и тегов используется сопоставление эмбеддингов: модель сравнивает вектора запросов и медиафайлов и выбирает ближайшие.
Благодаря этому система может:
- находить подходящие изображения даже при неточном или разговорном описании;
- учитывать контекст (отношения объектов, действия, атмосферу сцены);
- работать с крупными коллекциями контента, уменьшая потребность в ручной разметке.
Такие механизмы полезны в каталогах товаров, медиаархивах, системах управления цифровыми активами и подобных сервисах.
Сегментация изображений и локализация объектов
VLM могут не только описывать сцену целиком, но и разбивать изображение на осмысленные части, выделяя отдельные области и объекты. Модель учится связывать текстовые запросы с конкретными фрагментами картинки.
Практически это выражается в умении:
– разделить сцену на сегменты с похожими свойствами;
– добавить к сегментам текстовые подписи;
– строить ограничивающие рамки и маски для указанных объектов;
– подсвечивать части изображения, которые относятся к конкретному вопросу или команде.
Такие возможности полезны в задачах контроля состояния оборудования по изображениям и видео: модель может выделять потенциально проблемные зоны и объяснять, к каким частям механизма они относятся.
Обнаружение и классификация объектов
Классическая задача компьютерного зрения — детекция объектов — в контексте VLM дополняется языковым описанием и контекстом. Модель распознаёт объекты на изображении, определяет их классы и позицию, а затем может описать сцену текстом.
Среди типичных операций:
- обнаружение объектов и отрисовка рамок;
- классификация найденных объектов по типам;
- описание положения объектов относительно друг друга в текстовой форме.
Это важно, например, в робототехнике, где машинам нужно не только «видеть» предметы, но и интерпретировать устные указания, связывая их с конкретными объектами и их местоположением.
Ответы на вопросы по изображениям и видео (VQA)
Visual Question Answering (VQA) — ключевой показатель глубины мультимодального понимания VLM. Модель получает изображение (или фрагмент видео) и произвольный текстовый вопрос, после чего формирует текстовый ответ.
Такие задачи проверяют не просто наличие объектов, но умение:
– опираться на текстовый контекст («что написано на табличке?»);
– учитывать пространственные отношения («что находится слева от…?»);
– выполнять базовые рассуждения («сколько объектов…?», «какой шаг нужно сделать дальше?»).
VQA‑подход также применяют в более сложных агентных сценариях, где ИИ‑агенты анализируют длинные видеозаписи, выявляют нарушения или дефекты, а затем формируют текстовые отчёты с указанием местоположения и характера проблем.
Примеры популярных визуально‑языковых моделей
Рынок VLM развивается быстро, и сегодня существует целый спектр моделей с разной архитектурой, размерами и набором модальностей. Ниже перечислены некоторые заметные представители среди открытых и проприетарных решений.
DeepSeek‑VL2
DeepSeek‑VL2 — открытая визуально‑языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE) в языковом модуле. В её составе выделяют визуальный энкодер, адаптер для связи визуальной и языковой части и LLM‑ядро DeepSeekMoE.
Модель выпускается в нескольких вариантах по размеру, включая компактные версии с меньшим числом параметров, что делает её пригодной для сценариев с ограниченными ресурсами.
Gemini 2.0 Flash
Gemini 2.0 Flash — мультимодальная модель из семейства Gemini, умеющая принимать на вход звук, изображения, текст и видео при текстовом выходе. Встраиваемые визуально‑языковые возможности позволяют анализировать скриншоты, фотографии, отдельные кадры и длинные видеоролики.
Поддерживается генерация текстовых ответов с учётом мультимодального контекста, а также работа в реальном времени в ряде режимов.
GPT‑4o
GPT‑4o — единая модель, обученная на аудио, визуальных и текстовых данных так, что один и тот же нейросетевой блок обрабатывает все типы входа. Она принимает комбинации текста, изображений, видео и аудио и может выдавать текст, изображения и аудио в различных сочетаниях.
Существует облегчённый вариант GPT‑4o mini, который поддерживает работу с текстовыми и визуальными входами и формирует текстовый выход. В обоих случаях визуально‑языковые способности встроены в общий трансформерный контур, а не реализованы отдельными «склеенными» моделями.
Llama 3.2
В линейке Llama 3.2 присутствуют визуально‑языковые варианты с разными размерами, ориентированные на работу с текстом и изображениями. Вход может включать комбинацию текста и изображений, а выход — текст.
Согласно описанию архитектуры, в состав входит ViT‑энкодер для изображений, видео‑адаптер и отдельный адаптер для статичных картинок. Последний содержит слои перекрестного внимания, через которые представления из визуальной части подаются в предварительно обученную языковую модель Llama 3.1.
NVLM
NVLM — семейство мультимодальных моделей от NVIDIA, в котором исследуются разные способы интеграции изображений в языковой декодер.
Существуют модификации:
- NVLM‑D — модель с декодером, куда токены изображения подаются напрямую;
- NVLM‑X — вариант с перекрестным вниманием, более экономичный при работе с высокими разрешениями;
- NVLM‑H — гибридный подход, сочетающий подачу токенов в декодер и использование перекрестного внимания.
Такая линия моделей исследует компромисс между качеством визуально‑языкового рассуждения и вычислительными затратами.
Qwen 2.5‑VL
Qwen 2.5‑VL — визуально‑языковая модель в семействе Qwen 2.5 от Alibaba Cloud. В качестве визуального энкодера используется ViT, а языковой компонент основан на Qwen 2.5 LLM.
Модель поддерживает работу с длинными видеороликами и может анализировать запись продолжительностью свыше часа. Кроме того, заявлена способность взаимодействовать с настольными и мобильными интерфейсами, интерпретируя элементы экрана и выполняя заданные последовательности действий.
Бенчмарки и оценка качества VLM
Для оценки качества визуально‑языковых моделей используются специализированные бенчмарки и лидерборды, которые проверяют разные аспекты: от простых ответов на вопросы по картинкам до сложного мультимодального рассуждения в прикладных задачах.
Существуют как отдельные наборы задач с собственными рейтингами, так и агрегирующие площадки наподобие OpenVLM Leaderboard на Hugging Face, где сравниваются открытые VLM по широкому спектру метрик.
Распространённые бенчмарки для визуально‑языковых моделей
Ниже приведены примеры популярных наборов данных и тестов для оценки VLM:
- MathVista — проверяет способность модели к визуальному математическому рассуждению на основе картинок и диаграмм.
- MMBench — набор вопросов с вариантами ответов, оценивающий множество аспектов: локализацию объектов, оптическое распознавание текста (OCR) и другие навыки.
- MMMU (Massive Multidiscipline Multimodal Understanding) — мультимодальные тесты с вариантами ответов по разным дисциплинам, измеряющие знания, восприятие и базовые рассуждения.
- MM‑Vet — проверяет интеграцию нескольких способностей VLM: генерацию текста, пространственное понимание и другие компоненты.
- OCRBench — фокусируется на OCR‑умениях, включая вопросы по документам, распознавание рукописных математических выражений, извлечение ключевой информации, распознавание текста в сценах.
- VQA — один из первых крупных тестов для VLM, включающий открытые вопросы по изображениям. Семейство включает производные наборы GQA, OK‑VQA, ScienceQA, TextVQA и другие.
Для упрощения оценки используются специальные библиотеки. Пример — VLMEvalKit, который позволяет запускать тестирование VLM в полуавтоматическом режиме, а также LMMs‑Eval с интерфейсом командной строки.
Основные вызовы и ограничения VLM
Несмотря на заметный прогресс, визуально‑языковые модели сталкиваются с рядом проблем: смещение в данных, высокая стоимость вычислений, ограниченная способность к обобщению и склонность к галлюцинациям. Эти факторы важно учитывать при проектировании и внедрении систем на базе VLM.
Некоторые из этих вопросов связаны с качеством и разнообразием обучающих наборов, другие — с архитектурными особенностями и ресурсными ограничениями. Отдельное внимание уделяется контролю качества ответов и снижению риска ошибок в чувствительных областях.
Смещение и несправедливость в данных
VLM наследуют статистику тех данных, на которых они обучены, включая стереотипы и скрытые смещения. Если в обучающих наборах присутствуют перекосы по признакам людей, типам объектов или сценариям, модель может воспроизводить такие перекосы в ответах и классификациях.
Снизить этот риск помогает:
- использование более разнообразных и сбалансированных наборов изображений и текстов;
- контроль и участие людей на этапах отбора данных, разметки и проверки результатов модели;
- дополнительное дообучение на специально подобранных наборах, где явные перекосы смягчены или компенсированы.
Стоимость и сложность вычислений
Комбинация крупной языковой модели и выраженного визуального энкодера приводит к значительному росту требований к памяти и вычислительной мощности. Обработка высоких разрешений, длинных видеороликов и одновременный учёт текстового контекста создают дополнительную нагрузку.
В результате:
– обучение с нуля требует крупных GPU‑кластеров и занимает много времени;
– эксплуатация в продакшене может быть дорогой, особенно при низкой латентности и высоком трафике;
– разработчикам приходится искать компромисс между размером модели, качеством понимания и затратами.
Часто применяют сжатие, квантование, дистилляцию и другие методы оптимизации, а также используют иерархические архитектуры, где тяжёлые модули включаются только при необходимости.
Обобщение на новые данные
Способность обобщать — критический параметр для VLM, так как в реальных задачах модель часто сталкивается с ранее невиданными объектами, ракурсами и сочетаниями текста с изображением. Даже при большом объёме обучения возможны сбои при смене домена.
Для повышения устойчивости применяют:
- сбалансированные датасеты с разнообразием сценариев, включая редкие случаи и «краевые» примеры;
- zero‑shot и few‑shot подходы, где модель учится адаптироваться к новым задачам по нескольким примерам или вообще без примеров;
- динамические бенчмарки, такие как LiveXiv для визуального понимания документов, которые регулярно обновляются новыми примерами, не присутствующими в обучении.
Галлюцинации и проверяемость ответов
Визуально‑языковые модели, как и LLM, могут выдавать уверенные, но неверные ответы, в том числе «видеть» на изображении объекты, которых там нет, или неправильно интерпретировать текст в сцене. Это особенно заметно при сложных запросах и недостаточном качестве входных данных.
Для уменьшения риска критично:
– внедрять внешнюю проверку результатов (человеком или отдельными системами контроля);
– использовать дополнительные сигналы уверенности и отбраковывать ответы при низком уровне уверенности;
– комбинировать VLM с системами поиска и верификации, которые могут сопоставить ответы с проверяемыми источниками или независимыми измерениями.
Такие меры позволяют более безопасно использовать VLM в ответственных задачах, где ошибка может повлечь существенные последствия.
