Modelo de lenguaje multimodal

Definición

Un modelo de lenguaje multimodal es una extensión de los LLM que puede procesar y generar texto y otras modalidades como imágenes, audio o video.

Propósito

El objetivo es crear sistemas de IA capaces de una comprensión e interacción más completas, más allá del texto puro. Estos modelos son útiles para asistentes virtuales, herramientas de accesibilidad y robótica.

Importancia

• Apoya la integración del contexto visual y auditivo en las respuestas.
• Potencia nuevas aplicaciones como la respuesta visual a preguntas.
• Computacionalmente costoso y complejo de entrenar.
• Comparte los riesgos de alucinación y sesgo de los LLM.

Cómo Funciona

1. Recopilar grandes conjuntos de datos multimodales (texto + imágenes/audio).
2. Tren con transformadores adaptados para múltiples modalidades.
3. Alinear las incorporaciones en distintas modalidades para lograr interoperabilidad.
4. Perfeccione sus habilidades en tareas multimodales específicas.
5. Implementar para la interacción multimodal en el mundo real.

Ejemplos (mundo real)

• GPT-4 con visión (OpenAI): procesa texto e imágenes.
• Flamingo (DeepMind): aprendizaje de pocos disparos para tareas multimodales.
• Google Gemini: integra múltiples modalidades de razonamiento.

Referencias / Lecturas adicionales

• Alayrac et al. “Flamingo: un modelo de lenguaje visual”. DeepMind.
• Informe técnico de OpenAI GPT-4.
• Informe del CRFM de Stanford sobre modelos de cimentación.
• ¿Qué son los grandes modelos multimodales (LMM)?