Visual Question Answering（VQA）は、画像とそれに関連する自然言語の質問を入力とし、適切な回答を生成するタスクです。 

VQAの学習では、大規模な画像と言語データが活用され、視覚情報とテキスト情報を統合的に処理できるモデルが構築されます。適切にファインチューニングを行うことで、特定のタスクに最適化し、高い精度で質問に答えることができます。また、マルチモーダルAIの一環として、画像キャプション生成や視覚情報を活用した検索システムなどにも応用されており、事前学習済みモデルを活用することで開発コストを削減し、効率的に高度なAIシステムを構築することが可能です。