Modelos Multimodales
Modelos Multimodales
La mayoría de los primeros modelos de IA solo podían manejar un tipo de dato. Los modelos multimodales rompen estas barreras entendiendo múltiples tipos de datos simultáneamente.
Un modelo multimodal puede aceptar entrada en diferentes formas y combinarlas para producir mejores resultados.
Hay dos enfoques principales: entrenar un solo modelo desde cero en múltiples tipos de datos, o conectar modelos especializados existentes.
Modelos como LLaVA y GPT-4V usan un codificador visual para convertir imágenes en tokens que el modelo de lenguaje puede entender.
La capacidad multimodal se está volviendo estándar. La mayoría de los modelos frontier ahora aceptan imágenes, y el soporte para audio y video está creciendo rápidamente.
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