Los benchmarks abarcan MRPC y GQA; las particiones de texto siguen las divisiones usadas en trabajos previos, las imágenes se reducen a una rejilla 7×7 y el codificador visual se mantiene congelado para equilibrar de forma justa el recuento de parámetros.
Particiones de Datos: para obtener comparaciones reproducibles se emplean particiones estándar de entrenamiento, validación y prueba, respetando las divisiones reportadas en la literatura. En tareas de lenguaje como MRPC y en tareas multimodales como GQA, es clave conservar las mismas particiones para poder evaluar mejoras en precisión y robustez sin introducir sesgos por muestreos distintos.
Codificador Visual: las imágenes se muestrean a una cuadrícula 7×7 para extraer representaciones compactas que alimentan la arquitectura multimodal. Mantener el codificador visual congelado permite aprovechar pesos preentrenados y reducir costos computacionales, además de asegurar que las comparaciones entre modelos se centren en los componentes que realmente se adaptan, como capas de fusión o clasificadores, sin inflar artificialmente el número de parámetros entrenables.
Implementación de Hyper-PELT: Hyper-PELT se diseña como una estrategia de ajuste eficiente que modifica únicamente subconjuntos críticos del modelo, optimizando rendimiento y tiempo de entrenamiento. En la práctica, combinamos el codificador visual congelado con ajustes ligeros en las proyecciones multimodales y en las capas superiores, lo que permite mejorar la adaptación a conjuntos como MRPC y GQA sin aumentar significativamente la huella de parámetros.
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