Modelos Multimodales

Los modelos multimodales son sistemas de IA capaces de procesar, comprender y generar contenido en múltiples formatos simultáneamente: texto, imágenes, audio, vídeo y código. Representan la convergencia de todas las ramas de la IA generativa hacia modelos unificados que perciben el mundo de forma más parecida a como lo hacen los humanos.

Cómo funcionan

Un modelo multimodal integra diferentes tipos de datos en un mismo espacio de representación compartido. Esto le permite razonar sobre la relación entre lo que ve, lee y escucha de forma conjunta.

Arquitectura general

1. Encoders especializados: Cada modalidad (texto, imagen, audio) tiene un encoder dedicado que convierte la entrada en representaciones vectoriales. Por ejemplo, un Vision Transformer (ViT) para imágenes y un tokenizador para texto.
2. Espacio de representación compartido: Las representaciones de las diferentes modalidades se proyectan en un espacio común donde pueden interactuar. Esto permite que el modelo entienda que la palabra "gato" y la imagen de un gato representan el mismo concepto.
3. Transformer central: Un Transformer grande procesa todas las representaciones en conjunto, aplicando atención cruzada entre modalidades.
4. Decoders de salida: Dependiendo de la tarea, el modelo genera texto, imágenes u otras modalidades como respuesta.

Enfoques de diseño

• Multimodal nativo: El modelo se entrena desde cero sobre múltiples modalidades simultáneamente (Gemini, GPT-4o).
• Adaptador multimodal: Un LLM de texto se conecta a encoders de imagen/audio mediante capas de adaptación entrenadas (LLaVA, Flamingo).
• Fusión temprana vs. tardía: La fusión temprana mezcla las modalidades antes del procesamiento principal (más integrado). La fusión tardía procesa cada modalidad por separado y las combina al final (más modular).

Principales modelos multimodales

GPT-4o / GPT-4V (OpenAI)

El modelo omnimodal de OpenAI:

• GPT-4V (2023): Primera versión con capacidad de visión. Puede analizar imágenes, gráficos, capturas de pantalla y documentos.
• GPT-4o (2024): "Omnimodal" — procesa y genera texto, imágenes, audio y vídeo de forma nativa e integrada.
• Conversación por voz en tiempo real con baja latencia y expresividad emocional.
• Capacidad de razonar sobre relaciones entre lo que ve y lo que lee simultáneamente.

Gemini (Google DeepMind)

Diseñado como multimodal nativo desde el primer día:

• Gemini 1.0 (2023): Entrenado de forma nativa sobre texto, imágenes, audio, vídeo y código.
• Gemini 1.5 Pro (2024): Ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens. Puede procesar un vídeo de una hora completa y responder preguntas sobre él.
• Gemini 2.0 (2025): Enfoque en capacidades agénticas con entrada y salida multimodal en tiempo real.
• Integración profunda con el ecosistema de Google (Search, Maps, YouTube, Workspace).

Claude con visión (Anthropic)

La capacidad multimodal de Anthropic:

• Claude 3 (2024): Primera familia de Claude con capacidad de visión. Los tres modelos (Haiku, Sonnet, Opus) pueden analizar imágenes.
• Excelente en análisis de documentos, gráficos, diagramas y capturas de pantalla.
• Computer Use (2024): Claude puede "ver" la pantalla del ordenador e interactuar con ella — haciendo clic, escribiendo y navegando como un humano.
• Enfoque conservador en generación de imágenes, priorizando seguridad.

Llama multimodal (Meta)

Los modelos abiertos de Meta con capacidades multimodales:

• Llama 3.2 Vision (2024): Versiones de 11B y 90B con capacidad de procesar imágenes.
• Disponibles como open-source, permitiendo a la comunidad construir sobre ellos.
• Competitivos con modelos propietarios en tareas de comprensión visual.

Otros modelos destacados

• Qwen-VL / Qwen2-VL (Alibaba): Modelos multimodales abiertos con excelente rendimiento en visión y texto en múltiples idiomas.
• Pixtral (Mistral): El modelo multimodal de Mistral, combinando eficiencia con capacidades visuales.
• Phi-3 Vision (Microsoft): Modelo compacto multimodal diseñado para ejecutarse en dispositivos con recursos limitados.
• Fuyu (Adept): Arquitectura simplificada que alimenta imágenes directamente al Transformer sin necesidad de un encoder visual separado.

Capacidades multimodales clave

Comprensión visual

• Análisis de imágenes: Describir, clasificar y razonar sobre fotografías.
• OCR inteligente: Extraer y comprender texto de documentos, recibos, formularios y capturas de pantalla.
• Interpretación de gráficos: Analizar y explicar visualizaciones de datos, diagramas y tablas.
• Razonamiento espacial: Entender relaciones geométricas, distancias y disposición de objetos.

Comprensión de audio

• Transcripción: Convertir habla en texto con alta precisión.
• Comprensión de contexto sonoro: Identificar emociones en la voz, música de fondo o ruido ambiente.
• Conversación por voz: Diálogo natural en tiempo real con expresividad (GPT-4o, Gemini Live).

Comprensión de vídeo

• Análisis temporal: Entender secuencias de eventos, acciones y cambios a lo largo del tiempo.
• Question-answering sobre vídeo: Responder preguntas específicas sobre el contenido de un vídeo.
• Resumen de vídeo: Condensar horas de vídeo en resúmenes textuales o visuales.

Generación multimodal

• Text-to-Image: Generar imágenes a partir de descripciones (integrado en Gemini, GPT-4o).
• Text-to-Speech: Generar habla natural desde texto con entonación y emoción.
• Edición guiada: Modificar imágenes o vídeos siguiendo instrucciones en lenguaje natural.

Desafíos actuales

• Alucinaciones visuales: Los modelos pueden "ver" cosas que no están en la imagen o malinterpretar detalles.
• Razonamiento cross-modal: Conectar información de diferentes modalidades de forma coherente sigue siendo difícil en escenarios complejos.
• Coste computacional: Procesar múltiples modalidades simultáneamente requiere significativamente más cómputo que un modelo solo de texto.
• Evaluación: No existen benchmarks estándar que evalúen de forma integral las capacidades multimodales.
• Sesgo multimodal: Los modelos pueden amplificar sesgos presentes en cualquiera de las modalidades de entrenamiento.

El futuro multimodal

La tendencia es clara: los modelos del futuro serán multimodales por defecto. Ya no se trata de un LLM al que se le "añade" visión, sino de modelos que perciben el mundo de forma integrada desde el primer momento de su entrenamiento.

Se espera que los próximos avances incluyan:

• Modelos con tacto y propioceptción: Para robótica, integrando datos sensoriales del mundo físico.
• Memoria visual persistente: Modelos que recuerden lo que han visto en conversaciones anteriores.
• Generación multimodal nativa: Un solo modelo que genere texto, imágenes, audio y vídeo de forma fluida y coherente.
• Interacción en tiempo real: Conversaciones naturales donde el modelo ve, escucha y responde simultáneamente con latencia mínima.

Los modelos multimodales representan el camino más directo hacia una IA que comprenda el mundo de forma más completa y natural, acercándose a la percepción integrada que los humanos damos por sentado.