要克服模型在整合視覺和文本信息方面的局限性，可以採取幾種策略。首先，增強模型的訓練數據集，確保其包含大量的視覺-文本配對數據，這樣模型可以學習到更豐富的上下文信息和關聯性。其次，使用更先進的多模態學習技術，例如融合注意力機制，這可以幫助模型在處理視覺和文本信息時更好地捕捉到它們之間的相互關係。此外，實施鏈式思考（Chain of Thought, CoT）提示可以促進模型在推理過程中進行更系統的思考，從而提高其在複雜問題上的表現。最後，進行多次迭代的模型評估和調整，根據模型在基準測試中的表現不斷優化其架構和訓練策略，以提高其整合視覺和文本信息的能力。