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VLM (Vision-Language Model)

Multimodales Modell, das Bilder und Text gemeinsam versteht und beantwortet.

Ein VLM (Vision-Language Model) ist ein multimodales KI-Modell, das Bilder (Vision) und Text (Language) gemeinsam verarbeitet, um Inhalte zu beschreiben, Fragen zu Bildern zu beantworten oder aus visuellen Informationen handlungsrelevante Antworten abzuleiten. Damit verbindet es Bildverstehen mit Sprachverständnis und kann z. B. ein Foto analysieren und dazu präzise Textausgaben liefern.

Was bedeutet VLM (Vision-Language Model)?

VLM steht für „Vision-Language Model“. Im Kern ist es ein Modell, das visuelle Eingaben (z. B. Fotos, Screenshots, Diagramme, Dokumentseiten) mit textuellen Eingaben (Fragen, Anweisungen, Kontext) kombiniert. Im Gegensatz zu klassischen Computer-Vision-Systemen, die oft nur einzelne Aufgaben lösen (z. B. Objekterkennung), kann ein VLM flexibel in natürlicher Sprache erklären, vergleichen, zusammenfassen oder Anweisungen ableiten.

Wie funktioniert ein Vision-Language Model?

Die genaue Architektur variiert je nach Modellfamilie, aber das Prinzip ist ähnlich: Bildinformationen werden in eine Repräsentation übersetzt, die mit Textrepräsentationen zusammengeführt wird (häufig auf Basis der Transformer-Architektur und Attention-Mechanismus). Daraus entsteht eine gemeinsame „semantische“ Sicht auf Bild + Text.

  • 1) Bildaufnahme: Das Bild wird durch einen Vision-Encoder (oder ein visuelles Frontend) in Merkmalsvektoren umgewandelt.
  • 2) Textaufnahme: Der Prompt wird tokenisiert (siehe Token (Tokens) & Tokenisierung (Tokenization)) und in Text-Features übersetzt.
  • 3) Fusion: Das Modell verknüpft beide Informationsquellen, um Beziehungen zu lernen (z. B. „Welches Objekt ist gemeint?“).
  • 4) Ausgabe: Es erzeugt Text (oder strukturierte Ergebnisse), z. B. eine Beschreibung, eine Antwort oder extrahierte Daten.

Wofür braucht man VLMs? (Use Cases)

VLMs sind besonders wertvoll, wenn visuelle Daten in Workflows automatisiert verstanden werden sollen – häufig als Ergänzung zu einem Large Language Model (LLM). Typische Anwendungen:

  • Dokument- und Screenshot-Verstehen: Inhalte aus Screenshots, PDFs oder Formularen erklären oder zusammenfassen (oft kombiniert mit OCR (Optical Character Recognition) und Document AI (Intelligent Document Processing, IDP)).
  • Visuelle Q&A: „Was steht auf dem Schild?“, „Welche Fehler siehst du im Diagramm?“ oder „Welche Schritte zeigt diese UI?“
  • Support & Automation: In Automatisierung (Automation)-Setups (z. B. mit n8n) können VLMs eingehende Bilder klassifizieren, Informationen extrahieren und Folgeaktionen auslösen.
  • Qualitätskontrolle: Prüfen, ob ein Bild bestimmte Kriterien erfüllt (z. B. Produktfotos, Layout-Checks, UI-Regressionen).

Warum sind VLMs wichtig?

Viele Unternehmensinformationen sind nicht nur Text: Screenshots, Scans, Präsentationsfolien, Diagramme oder Fotos enthalten entscheidende Hinweise. VLMs machen diese Informationen für KI-Systeme „lesbar“ und eröffnen neue End-to-End-Prozesse, etwa in Kombination mit AI Agents (KI-Agenten) und Function Calling / Tool Use. Gleichzeitig gilt: VLMs können wie andere generative Modelle zu Halluzinationen (Hallucinations) neigen – besonders bei unscharfen Bildern, kleinen Schriftgrößen oder fehlendem Kontext. Für verlässliche Systeme helfen Maßnahmen wie Grounding (Faktenverankerung), Retrieval-Ansätze (z. B. RAG (Retrieval-Augmented Generation)) oder menschliche Freigaben (siehe Human-in-the-Loop (HITL)).

Beispiel aus der Praxis

Ein Team erhält täglich Screenshots von Fehlermeldungen. Ein VLM kann den Screenshot interpretieren, die Fehlermeldung zusammenfassen, relevante Felder erkennen (z. B. „Error Code 504“) und automatisch ein Ticket erstellen. In einem Workflow mit n8n kann das direkt in Jira/Slack/CRM weitergeleitet werden – inklusive strukturierter Extraktion und Priorisierung.