बहु-मॉडल कार्यों में, दृश्य भाषा मॉडल (VLMs) छवि पुनः प्राप्ति, छवि व्याख्या और चिकित्सा निदान जैसे कार्यों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इन मॉडलों का लक्ष्य दृश्य डेटा को भाषा डेटा के साथ समन्वयित करना है ताकि सूचना प्रक्रिया को अधिक प्रभावी बनाया जा सके। हालांकि, वर्तमान VLMs नकारात्मकता को समझने में गंभीर चुनौतियों का सामना कर रहे हैं। नकारात्मकता कई अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण है, जैसे 'बिना खिड़कियों वाले कमरे' और 'खिड़कियों वाले कमरे' के बीच अंतर करना। यद्यपि VLMs ने महत्वपूर्ण प्रगति की है, लेकिन नकारात्मक कथनों को संसाधित करने में मौजूदा मॉडलों की सीमाएँ हैं।