Los modelos de lenguaje visual procesan imágenes y texto simultáneamente, lo que permite realizar tareas como responder preguntas visuales y generar subtítulos para imágenes. Los modelos de lenguaje puro se centran exclusivamente en el texto, destacando en tareas de escritura, razonamiento y conversación sin capacidad de entrada visual.
Sistemas de IA que comprenden y generan contenido de forma conjunta a partir de entradas visuales y textuales, uniendo la visión artificial con el procesamiento del lenguaje natural.
Sistemas de IA diseñados exclusivamente para tareas basadas en texto, entrenados con grandes corpus de contenido escrito para comprender y generar lenguaje humano.
| Característica | Modelos de visión y lenguaje | Modelos de lenguaje puro |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | Imágenes y texto (multimodal) | Solo texto (unimodal) |
| Arquitectura central | Codificador de visión + modelo de lenguaje con fusión multimodal | Modelo de lenguaje basado únicamente en Transformer |
| Datos de entrenamiento | Pares de imagen-texto, subtítulos, conjuntos de datos de control de calidad visual, además de corpus de texto. | Corpus de texto a gran escala procedentes de la web, libros y código. |
| Capacidades clave | Generación de subtítulos de imágenes, razonamiento visual, análisis de documentos, chat multimodal | Generación de texto, razonamiento, traducción, código, conversación |
| Modelos de ejemplo | GPT-4V, Gemini 1.5, LLaVA, Qwen-VL, Claude 3.5 Soneto | GPT-4, Llama 3, Mistral, Claude 3.5, Phi-3 |
| Costo computacional | Mayor debido a la sobrecarga del procesamiento de la visión | Menor, optimizado para inferencia solo de texto |
| Puntos de referencia comunes | MMMU, VQA, MMStar, MathVista, DocVQA | MMLU, HumanEval, GSM8K, HellaSwag, BIG-Bench |
| Mejores casos de uso | Análisis visual, accesibilidad, IA de documentos, asistentes basados en imágenes | Escritura, codificación, análisis, chatbots, recuperación de conocimiento |
Los modelos de lenguaje visual combinan un componente de procesamiento visual, generalmente un Vision Transformer o un codificador tipo CLIP, con un modelo de lenguaje. Estas dos partes se conectan mediante capas de proyección o mecanismos de atención cruzada que permiten al modelo alinear las características visuales con las representaciones de texto. Los modelos de lenguaje puro prescinden por completo del componente visual, basándose únicamente en capas transformadoras que procesan texto tokenizado. Esto simplifica su diseño, pero los optimiza para patrones lingüísticos.
El entrenamiento de un modelo de visión-lenguaje requiere datos de imágenes y texto emparejados, como fotos con subtítulos, conjuntos de datos visuales instructivos e imágenes de documentos con anotaciones. El modelo aprende a asociar píxeles con palabras y conceptos. Los modelos de lenguaje puro se entrenan con enormes corpus de texto, aprendiendo gramática, hechos y patrones de razonamiento mediante la predicción del siguiente token. Ambos enfoques utilizan el aprendizaje autosupervisado a gran escala, pero los modelos de visión-lenguaje necesitan un entrenamiento de alineación adicional para conectar ambas modalidades.
Los modelos de lenguaje visual destacan cuando el contexto visual es importante, como al describir un gráfico, leer texto de una imagen o responder preguntas sobre una fotografía. Los modelos de lenguaje puro dominan las tareas con gran cantidad de texto, como la redacción de ensayos, la generación de código y el razonamiento lógico sin información visual. Curiosamente, muchos sistemas modernos son multimodales por defecto, lo que significa que la distinción se está difuminando a medida que los laboratorios líderes integran la visión en sus modelos estrella.
Las empresas implementan modelos de lenguaje visual para la automatización de documentos, la búsqueda visual, las herramientas de accesibilidad y la atención al cliente mediante capturas de pantalla o imágenes de productos. Los modelos de lenguaje puro impulsan los chatbots, las herramientas de creación de contenido, los asistentes de código y los sistemas de búsqueda empresarial. La elección entre ellos depende de si el flujo de trabajo incluye contenido visual. Para flujos de trabajo de texto puro, los modelos de lenguaje siguen siendo más rápidos y económicos.
Los modelos de lenguaje visual requieren más memoria y capacidad de procesamiento, ya que procesan datos de imágenes de alta dimensión junto con texto. Esto se traduce en mayores costos de inferencia y tiempos de respuesta ligeramente más lentos. Los modelos de lenguaje puros son más eficientes, especialmente cuando se ejecutan en modelos de peso abierto más pequeños como Llama 3 8B o Mistral 7B. Para aplicaciones de texto de alto volumen, la diferencia de costos puede ser significativa a gran escala.
Los modelos de lenguaje visual a veces alucinan detalles de las imágenes o tienen dificultades con el razonamiento visual preciso, como contar objetos pequeños. Los modelos de lenguaje puro no pueden ver imágenes, lo que limita su utilidad para cualquier tarea que requiera información visual. Ninguno de los dos tipos comprende el mundo como lo hacen los humanos, pero los modelos de lenguaje visual se acercan más al fundamentar el lenguaje en la realidad visual.
Los modelos de lenguaje visual pueden ver y comprender las imágenes de la misma manera que lo hacen los humanos.
Procesan las imágenes como patrones de píxeles y aprenden asociaciones estadísticas con el texto durante el entrenamiento. Carecen de una comprensión visual genuina y pueden ser engañados por imágenes adversarias o pasar por alto detalles que un humano detectaría fácilmente.
Los modelos puramente lingüísticos están quedando obsoletos debido a la IA multimodal.
Los modelos de lenguaje puro siguen siendo la base de la mayoría de las aplicaciones de IA y, a menudo, son más eficientes para tareas que solo procesan texto. Muchos sistemas utilizan modelos de lenguaje junto con modelos de visión, en lugar de reemplazarlos.
Un modelo de visión-lenguaje no es más que un modelo de lenguaje con un clasificador de imágenes incorporado.
Los modelos modernos de visión y lenguaje utilizan atención intermodal sofisticada y entrenamiento conjunto, no una simple clasificación. Los componentes de visión y lenguaje se integran profundamente mediante capas de alineación aprendidas.
Los modelos puramente lingüísticos no pueden razonar en absoluto sobre conceptos visuales.
Los modelos de lenguaje entrenados con suficiente texto pueden desarrollar un conocimiento visual sorprendente a través de descripciones únicamente. Pueden analizar estilos artísticos, describir escenas y razonar sobre conceptos visuales sin procesar jamás una imagen.
Los modelos de lenguaje visual siempre superan a los modelos de lenguaje puro en las tareas de razonamiento.
En las pruebas de razonamiento basadas únicamente en texto, los modelos de lenguaje visual suelen tener un rendimiento similar o ligeramente inferior al de sus homólogos que solo utilizan texto. Añadir capacidad visual no mejora automáticamente el razonamiento lógico o matemático.
Elija un modelo de lenguaje visual si su aplicación necesita interpretar imágenes, documentos o contenido visual junto con texto. Opte por un modelo de lenguaje puro para flujos de trabajo exclusivamente textuales, donde la velocidad, el costo y el razonamiento lingüístico profundo son cruciales. Muchas implementaciones modernas se benefician de ambos, utilizando modelos de lenguaje visual para tareas visuales y modelos de lenguaje puro para todo lo demás.
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