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Adaptadores MLLM: Revisión de VPGs y Fusión Multimodal
Este artículo revisa los MLLMs de última generación y destaca el desafío de ampliar los modelos actuales más allá de la relación simple uno a uno entre imagen y texto.
Los MLLMs o modelos multimodales a gran escala combinan lenguaje y visión para tareas complejas. En esta revisión nos centramos en adaptadores que permiten adaptar modelos base sin necesidad de reentrenarlos por completo, en VPGs o generadores de prompt visual que traducen señales visuales en prompts textuales, y en estrategias de fusión multimodal como fusión temprana, fusión tardía y mecanismos de cross attention. Estas técnicas facilitan que los modelos gestionen correspondencias complejas entre múltiples imágenes, secuencias de vídeo y texto, superando la limitación uno a uno.
Los principales retos incluyen la alineación semántica entre modalidades, la eficiencia en cómputo, la robustez ante datos fuera de distribución y la preservación de instrucciones y contexto en tareas conversacionales. Los adaptadores ligeros y métodos como LoRA reducen coste y tiempo de adaptación, mientras que los VPGs ayudan a crear representaciones visuales más ricas que los tokens clásicos. La fusión multimodal efectiva suele requerir una combinación de aprendizaje supervisado, contrastivo y técnicas de calibración para evitar alucinaciones y mejorar grounding.
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