7 modelos multimodales populares y sus usos

El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) ha dado lugar a una nueva era de modelos diseñados para procesar y generar datos en múltiples modalidades, entre las que se incluyen texto, imágenes, audio y vídeo. Estos modelos multimodales se utilizan cada vez más en diversas aplicaciones, desde la creación de contenido hasta la analítica avanzada. Este artículo le presentará el concepto de modelos multimodales y comparará siete de los modelos multimodales más populares (tanto de código abierto como propietarios) disponibles en la actualidad. Le indicará cuándo y dónde utilizar cada modelo en función de sus características, casos de uso, accesibilidad y coste.

¿Qué son los modelos multimodales?

Los modelos multimodales son arquitecturas de IA especializadas diseñadas para manejar e integrar datos de diversas modalidades. Pueden realizar tareas como generar texto a partir de imágenes, clasificar imágenes en función de texto descriptivo y responder preguntas que involucran información tanto visual como textual. Estos modelos suelen entrenarse en grandes conjuntos de datos que contienen diversos tipos de datos, lo que les permite aprender relaciones complejas entre diferentes modalidades.

Los modelos multimodales se han vuelto vitales para tareas que requieren comprensión contextual en diferentes formatos. Por ejemplo, pueden mejorar los motores de búsqueda, mejorar el servicio al cliente a través de chatbots, permitir la generación avanzada de contenido y ayudar en las herramientas educativas.

Más información: Explorando la IA generativa multimodal avanzada

Lista de los 7 modelos multimodales más populares

La siguiente tabla compara las modalidades, fortalezas, costos y otros detalles de los 7 modelos multimodales más populares disponibles en la actualidad.

*Los precios mencionados están actualizados al 21 de octubre de 2024

Ahora exploremos sus características y casos de uso con más detalle.

1. Llama 3.2 90B

Meta IA llamas 3.2 El modelo 90B es uno de los modelos multimodales más avanzados y populares que se utilizan actualmente. Esta última variante de la serie Llama combina capacidades de seguimiento de instrucciones con una interpretación avanzada de imágenes, lo que satisface una amplia gama de necesidades de los usuarios. El modelo está diseñado para facilitar las tareas que requieren tanto la comprensión como la generación de respuestas basadas en entradas multimodales.

Características:

• Instrucción siguiente: Diseñado para manejar instrucciones de usuario complejas que involucran tanto texto como imágenes.
• Alta eficiencia: Capaz de procesar grandes conjuntos de datos rápidamente, mejorando su utilidad en entornos dinámicos.
• Interacción multimodal robusta: Integra texto y datos visuales para proporcionar respuestas integrales.

Casos de uso:

• Plataformas de aprendizaje interactivo: Ayuda a proporcionar instrucciones y explicaciones para contenido visual complejo, haciendo que el aprendizaje sea más atractivo.
• Aplicaciones de soporte técnico: Útil para guiar a los usuarios a través de procesos de solución de problemas con una combinación de imágenes e instrucciones paso a paso.

2. Géminis 1.5 Flash

Géminis 1.5 Flash es el último modelo multimodal ligero de Google, capaz de procesar texto, imágenes, vídeo y audio con gran velocidad y eficiencia. Su capacidad para proporcionar información completa en distintos formatos de datos lo hace adecuado para aplicaciones que requieren una comprensión más profunda del contexto.

Características:

• Procesamiento multimedia: Maneja múltiples tipos de datos simultáneamente, lo que permite interacciones enriquecidas.
• Inteligencia conversacional: Particularmente eficaz en diálogos de varios turnos, donde el contexto de interacciones anteriores es vital.
• Generación de respuesta dinámica: Genera respuestas que reflejan una comprensión de diversos insumos mediáticos.

Casos de uso:

• Asistentes virtuales: Mejora la funcionalidad de los asistentes inteligentes permitiéndoles responder a consultas que involucran tanto texto como imágenes.
• Herramientas de creación de contenido: Útil para generar contenido multimedia para redes sociales o sitios web, combinando texto y elementos visuales sin problemas.

3. Florencia 2

Florencia 2 es un modelo liviano de Microsoft, diseñado principalmente para tareas de visión artificial, al mismo tiempo que integra entradas de texto. Sus capacidades le permiten realizar análisis complejos sobre contenido visual. Esto lo convierte en un modelo invaluable para aplicaciones de lenguaje visual como OCR, subtítulos, detección de objetos, segmentación de instancias, etc.

Características:

• Reconocimiento visual fuerte: Se destaca en identificar y categorizar contenido visual, brindando información detallada.
• Procesamiento de consultas complejas: Maneja consultas de usuarios que combinan texto e imágenes de manera efectiva.

Casos de uso:

• Etiquetado automático de contenido: Optimiza la gestión de contenido visual al etiquetar automáticamente las imágenes en función de sus atributos.
• Sistemas visuales de preguntas y respuestas: Permite a los usuarios hacer preguntas sobre imágenes, generando respuestas informativas y relevantes.

4. GPT-4o

GPT-4o es una versión optimizada de GPT-4, diseñada para lograr eficiencia y rendimiento en el procesamiento de texto e imágenes. Su arquitectura permite respuestas rápidas y resultados de alta calidad, lo que la convierte en la opción preferida para diversas aplicaciones.

Características:

• Rendimiento optimizado: Velocidades de procesamiento más rápidas sin sacrificar la calidad de salida, adecuado para aplicaciones en tiempo real.
• Capacidades multimodales: Maneja eficazmente una amplia gama de consultas que involucran datos tanto textuales como visuales.

Casos de uso:

• Plataformas de participación del cliente: Mejora la interacción al proporcionar respuestas inmediatas y relevantes basadas en la entrada del usuario.
• Asistentes de escritura creativa: Apoya a los escritores generando ideas y narrativas que se alinean con las imágenes proporcionadas.

5. Claudio 3.5

claudio 3.5 es un modelo multimodal desarrollado por Anthropic, centrado en la IA ética y las interacciones seguras. Este modelo combina el procesamiento de texto e imágenes y prioriza la seguridad y la satisfacción del usuario. Está disponible en tres tamaños: Haiku, Sonnet y Opus.

Características:

• Protocolos de seguridad: Diseñado para minimizar los resultados dañinos, garantizando que las interacciones sigan siendo constructivas.
• Calidad de interacción similar a la humana: Se enfatiza la creación de respuestas naturales y atractivas, haciéndolas adecuadas para una amplia audiencia.
• Comprensión multimodal: Integra eficazmente texto e imágenes para proporcionar respuestas completas.

Casos de uso:

• Plataformas Educativas: Proporciona retroalimentación sobre el trabajo visual, ayudando a los estudiantes a mejorar y al mismo tiempo garantizando un entorno seguro.
• Moderación de contenido: Ayuda a filtrar contenido inapropiado mediante la comprensión de entradas tanto textuales como visuales.

6. LLaVA V1.5 7B

LLaVA (Large Language and Vision Assistant) es un modelo optimizado. Utiliza el ajuste de instrucciones visuales para respaldar el seguimiento de instrucciones naturales basadas en imágenes y las capacidades de razonamiento visual. Su pequeño tamaño lo hace adecuado para aplicaciones interactivas, como chatbots o asistentes virtuales, que requieren interacción en tiempo real con los usuarios. Sus puntos fuertes son el procesamiento simultáneo de texto, audio e imágenes.

Características:

• Interacción en tiempo real: Proporciona respuestas inmediatas a las consultas de los usuarios, haciendo que las conversaciones se sientan más naturales.
• Conciencia contextual: Mejor comprensión de las intenciones del usuario que combinan varios tipos de datos.
• Respuesta visual a preguntas: Identifica texto en imágenes a través del reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y responde preguntas basadas en el contenido de la imagen.

Casos de uso:

• Subtítulos de imagen: Ayuda a generar descripciones de texto de imágenes, lo que facilita que los usuarios con discapacidad visual comprendan el contenido de las imágenes.
• Sistemas de diálogo multimodal: Ayuda a los chatbots de servicio al cliente a entablar conversaciones con los clientes, respondiendo consultas textuales y visuales sobre los productos.

7. DALL·E 3

AI abierta DESDE EL 3 es un potente modelo de generación de imágenes que traduce descripciones textuales en imágenes vívidas y detalladas. Este modelo es reconocido por su creatividad y capacidad para comprender indicaciones matizadas, lo que permite a los usuarios generar imágenes que se ajustan a su imaginación.

Características:

• Generación de texto a imagen: Convierte indicaciones detalladas en imágenes únicas, lo que permite amplias posibilidades creativas.
• Funcionalidad de restauración: Los usuarios pueden modificar imágenes existentes describiendo cambios en el texto, lo que ofrece flexibilidad en la edición de imágenes.
• Comprensión avanzada del lenguaje: Comprende mejor el contexto y las sutilezas del lenguaje, lo que da como resultado representaciones visuales más precisas.

Casos de uso:

• Campañas de marketing: Las empresas pueden generar rápidamente imágenes personalizadas para anuncios sin necesidad de conocimientos de diseño gráfico.
• Creación de arte conceptual: Los artistas pueden utilizar el modelo para generar ideas y visualizar conceptos, acelerando el proceso creativo.

Conclusión

Los modelos multimodales están ampliando los límites de la IA al integrar distintos tipos de datos para realizar tareas cada vez más complejas. Desde la combinación de texto e imágenes hasta el análisis de vídeos en tiempo real con audio, estos modelos abren nuevas posibilidades en sectores como la atención sanitaria, la creación de contenidos y la realidad virtual.

En este artículo, hemos explorado las características y los casos de uso de siete modelos de IA multimodal populares. Sin embargo, la selección del modelo adecuado depende de la tarea específica en cuestión. Ya sea que esté generando imágenes, analizando diversas entradas de datos u optimizando videos en tiempo real, existe un modelo multimodal especializado para ello. A medida que la IA siga evolucionando, los modelos multimodales incluirán más tipos de datos para casos de uso más complejos y diversos.

Más información: ¿Qué futuro le espera a la IA multimodal?

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/10/popular-multimodal-models/