{"id":17985,"date":"2026-03-24T15:02:05","date_gmt":"2026-03-24T22:02:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=17985"},"modified":"2026-03-24T15:02:06","modified_gmt":"2026-03-24T22:02:06","slug":"vision-language-models","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/vision-language-models\/","title":{"rendered":"Una visi\u00f3n general de los modelos de lenguaje visual (VLM)"},"content":{"rendered":"<h2><span style=\"font-weight: 400\">\u00bfQu\u00e9 son los modelos de lenguaje visual?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos de lenguaje visual son sistemas de inteligencia artificial dise\u00f1ados para comprender y razonar a partir de datos tanto visuales como textuales. A diferencia de los modelos tradicionales de visi\u00f3n por computadora (CV), que solo analizan im\u00e1genes, o de los grandes modelos de lenguaje (LLM), que solo procesan texto, los VLM conectan estas dos modalidades para crear una comprensi\u00f3n compartida.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos de lenguaje visual (VLM) suelen entrenarse con grandes conjuntos de datos que contienen im\u00e1genes y texto emparejados, como fotos con leyendas o documentos que combinan elementos visuales y lenguaje. A trav\u00e9s de este entrenamiento, los VLM aprenden c\u00f3mo las caracter\u00edsticas visuales (por ejemplo, objetos, escenas y relaciones espaciales) se corresponden con las palabras y el significado. Esto permite a los modelos describir im\u00e1genes, responder preguntas sobre ellas y razonar sobre el contenido visual utilizando el lenguaje.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">C\u00f3mo funcionan los modelos de lenguaje visual<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos de lenguaje visual combinan la interpretaci\u00f3n visual y la comprensi\u00f3n del lenguaje en un \u00fanico sistema. Aunque las arquitecturas var\u00edan, la mayor\u00eda de los VLM siguen el mismo flujo de trabajo b\u00e1sico que se describe a continuaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">1. Codificaci\u00f3n de im\u00e1genes y extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas visuales<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Las im\u00e1genes son procesadas por un codificador de visi\u00f3n, que suele ser una red neuronal convolucional (CNN) o un transformador de visi\u00f3n (ViT).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">El codificador extrae caracter\u00edsticas visuales significativas, como objetos, formas, texturas y relaciones espaciales.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Estas caracter\u00edsticas se convierten en representaciones num\u00e9ricas sobre las que el modelo puede razonar.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">2. Codificaci\u00f3n de texto y comprensi\u00f3n del lenguaje<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Las entradas de texto son procesadas por un codificador de lenguaje, que suele basarse en arquitecturas de transformador.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">El codificador capta el significado sem\u00e1ntico, el contexto y las relaciones entre las palabras.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">El resultado es una representaci\u00f3n estructurada del lenguaje que se ajusta a conceptos visuales.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">3. Alineaci\u00f3n intermodal entre la visi\u00f3n y el lenguaje<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">El modelo aprende a mapear representaciones de im\u00e1genes y texto en un espacio de incrustaci\u00f3n compartido.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">En este espacio, las im\u00e1genes y el texto relacionados se colocan m\u00e1s cerca unos de otros, mientras que los elementos que no guardan relaci\u00f3n se separan.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Esta alineaci\u00f3n permite realizar tareas como la generaci\u00f3n de leyendas para im\u00e1genes, la respuesta a preguntas visuales (VQA) y la recuperaci\u00f3n de im\u00e1genes y texto.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Modelos como CLIP son bien conocidos por su capacidad para aprender una alineaci\u00f3n s\u00f3lida entre im\u00e1genes y texto a gran escala.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">4. Entrenamiento frente a inferencia en los modelos de lenguaje voluminoso (VLM)<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Formaci\u00f3n:<\/b>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">El modelo se entrena con grandes conjuntos de datos que combinan im\u00e1genes y texto (por ejemplo, pies de foto, descripciones o documentos).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los objetivos permiten que el modelo asocie correctamente las im\u00e1genes con el lenguaje pertinente.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Conclusi\u00f3n:<\/b>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Una vez entrenado, el modelo aplica lo que ha aprendido a nuevas entradas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Puede interpretar im\u00e1genes, responder preguntas, generar descripciones o buscar contenido relevante sin necesidad de un entrenamiento adicional.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Modelos de lenguaje para la visi\u00f3n artificial frente a modelos tradicionales de visi\u00f3n artificial frente a modelos de lenguaje a gran escala<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Aunque los tres tipos de modelos se engloban dentro del concepto m\u00e1s amplio de la IA, est\u00e1n dise\u00f1ados para fines muy diferentes. Las diferencias clave residen en los datos que pueden procesar, su forma de razonar y el tipo de tareas para las que son m\u00e1s adecuados. Comprender estas distinciones ayuda a los equipos a elegir el modelo adecuado para cada problema. A continuaci\u00f3n, se presenta una breve comparaci\u00f3n que resume las diferencias clave:<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-17986\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2026\/03\/Screenshot-2026-03-24-at-12.19.01-PM.png\" alt=\"\" width=\"1276\" height=\"626\" srcset=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2026\/03\/Screenshot-2026-03-24-at-12.19.01-PM.png 1276w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2026\/03\/Screenshot-2026-03-24-at-12.19.01-PM-300x147.png 300w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2026\/03\/Screenshot-2026-03-24-at-12.19.01-PM-1024x502.png 1024w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2026\/03\/Screenshot-2026-03-24-at-12.19.01-PM-768x377.png 768w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2026\/03\/Screenshot-2026-03-24-at-12.19.01-PM-18x9.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1276px) 100vw, 1276px\" \/><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Explicaci\u00f3n de las diferencias clave<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos de visi\u00f3n por computadora tradicionales se centran exclusivamente en las se\u00f1ales visuales y est\u00e1n optimizados para identificar lo que hay en una imagen, pero no para explicarlo en lenguaje natural.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos de lenguaje grande (LLM) destacan en el razonamiento con texto, pero carecen de conciencia del contexto visual a menos que se les describa.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los VLM sirven de puente entre los modelos de visi\u00f3n por computadora (CV) y los modelos de lenguaje grande (LLM), lo que permite un razonamiento fundamentado tanto en im\u00e1genes como en texto.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Modelos de lenguaje grande (VLM) tan conocidos como CLIP aprenden a <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/rag-app-vector-ios\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Alinear im\u00e1genes e idioma<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, mientras que las versiones multimodales de GPT-5 ampl\u00edan esta capacidad al razonamiento y la interacci\u00f3n m\u00e1s generales.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Cu\u00e1ndo utilizar un modelo de lenguaje visual frente a un modelo monomodal<\/span><\/h3>\n<p><b>Utiliza un modelo de lenguaje de visi\u00f3n cuando:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">La tarea requiere comprender tanto las im\u00e1genes como el texto en su conjunto<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los usuarios necesitan explicaciones, respuestas o razonamientos basados en contenido visual<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Las aplicaciones incluyen la b\u00fasqueda multimodal, la comprensi\u00f3n de documentos o la asistencia visual<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Utiliza un modelo tradicional de visi\u00f3n artificial cuando:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">La tarea es puramente visual (por ejemplo, detectar defectos, contar objetos)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">La velocidad, la eficiencia o la implementaci\u00f3n en el borde son fundamentales<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">No se requiere ning\u00fan razonamiento ni explicaci\u00f3n basada en el lenguaje<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Utiliza un modelo de lenguaje grande cuando:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">El problema se refiere \u00fanicamente al texto (por ejemplo, resumen, generaci\u00f3n de contenido)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">El contexto visual es innecesario o ya est\u00e1 impl\u00edcito en el texto<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Necesitas un razonamiento flexible en lenguaje natural<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Competencias y tareas clave<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La capacidad de comprender conjuntamente el contenido visual y el lenguaje natural permite a los VLM interpretar, razonar e interactuar con im\u00e1genes de formas m\u00e1s flexibles y similares a las humanas, tales como:<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Subt\u00edtulos de im\u00e1genes<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los VLM pueden generar descripciones en lenguaje natural de im\u00e1genes mediante la identificaci\u00f3n de objetos, acciones y relaciones dentro de una escena. Esta capacidad se utiliza habitualmente en herramientas de accesibilidad, moderaci\u00f3n de contenidos y gesti\u00f3n de medios.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Respuesta visual a preguntas<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La respuesta visual a preguntas permite a los usuarios formular preguntas sobre una imagen y recibir respuestas relevantes que tienen en cuenta el contexto. Para responder con precisi\u00f3n, el modelo debe comprender tanto el contenido visual como la intenci\u00f3n que subyace a la pregunta.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">B\u00fasqueda de im\u00e1genes y texto<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los VLM permiten la b\u00fasqueda multimodal al relacionar im\u00e1genes con texto y viceversa. Esto da lugar a casos de uso como la b\u00fasqueda de productos a partir de descripciones o la recuperaci\u00f3n de im\u00e1genes relevantes mediante consultas en lenguaje natural.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Razonamiento multimodal<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los VLM pueden procesar informaci\u00f3n visual y textual para extraer conclusiones, comparar elementos o seguir instrucciones basadas en im\u00e1genes. Esta capacidad es fundamental para tareas complejas como la asistencia visual y el apoyo a la toma de decisiones.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Comprensi\u00f3n de documentos y escenas<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los VLM pueden interpretar documentos y escenas del mundo real que combinan texto y elementos visuales, como formularios, diagramas, capturas de pantalla o im\u00e1genes de calles. Esto permite el desarrollo de aplicaciones como el an\u00e1lisis de documentos, la automatizaci\u00f3n de flujos de trabajo y los sistemas sensibles al entorno.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Casos de uso de los modelos de lenguaje visual<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Al combinar diferentes modalidades, los VLM permiten interacciones m\u00e1s ricas, una mayor automatizaci\u00f3n y conocimientos m\u00e1s precisos en numerosos sectores en los que es esencial comprender tanto el contenido visual como el lenguaje. Entre los casos de uso m\u00e1s comunes se incluyen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>B\u00fasqueda y descubrimiento visuales:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Permite a los usuarios buscar productos, im\u00e1genes o contenido utilizando descripciones en lenguaje natural en lugar de palabras clave.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Atenci\u00f3n al cliente y resoluci\u00f3n de problemas:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Interpreta las capturas de pantalla o las fotos enviadas por los usuarios para ofrecer una asistencia m\u00e1s r\u00e1pida y precisa.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Procesamiento y an\u00e1lisis de documentos:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Extraiga informaci\u00f3n de documentos que combinan texto, tablas, gr\u00e1ficos e im\u00e1genes, como facturas, contratos e informes.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Herramientas de accesibilidad:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Genera descripciones de im\u00e1genes y responde a preguntas visuales para ayudar a los usuarios con discapacidad visual.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Atenci\u00f3n sanitaria e im\u00e1genes m\u00e9dicas:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Analice im\u00e1genes m\u00e9dicas junto con las notas cl\u00ednicas para facilitar el diagn\u00f3stico, la documentaci\u00f3n y la investigaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Comercio minorista y comercio electr\u00f3nico:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Potencia las recomendaciones visuales de productos, la b\u00fasqueda basada en im\u00e1genes y el etiquetado autom\u00e1tico de cat\u00e1logos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Sistemas aut\u00f3nomos y rob\u00f3tica:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Ayudar a las m\u00e1quinas a comprender su entorno y a seguir instrucciones verbales basadas en el contexto visual.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Moderaci\u00f3n de contenidos y seguridad:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Identificar e interpretar el contenido visual junto con el texto para aplicar las pol\u00edticas con mayor precisi\u00f3n.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Datos de entrenamiento y arquitecturas<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos de lenguaje visual se basan en datos multimodales a gran escala y en arquitecturas especializadas para aprender las relaciones entre las im\u00e1genes y el lenguaje. La calidad de los datos y el dise\u00f1o de la arquitectura del modelo desempe\u00f1an un papel fundamental en el rendimiento de un VLM en las distintas tareas.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Datos de entrenamiento para modelos de lenguaje visual<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos de lenguaje visual requieren datos de entrenamiento diversos para captar tanto un amplio conocimiento multimodal como las relaciones espec\u00edficas de cada tarea o \u00e1mbito entre im\u00e1genes y texto. Estos datos incluyen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Pares de imagen y texto:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> El formato de datos de entrenamiento m\u00e1s com\u00fan, en el que las im\u00e1genes se combinan con leyendas, descripciones o texto circundante<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Conjuntos de datos a escala web:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Amplias colecciones de im\u00e1genes y textos de acceso p\u00fablico que se utilizan para aprender conceptos visuales y ling\u00fc\u00edsticos generales<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Conjuntos de datos anotados:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Datos cuidadosamente etiquetados para tareas como la respuesta visual a preguntas, la comprensi\u00f3n de documentos o la interpretaci\u00f3n de escenas<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Datos espec\u00edficos del dominio:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Conjuntos de datos especializados (por ejemplo, im\u00e1genes m\u00e9dicas con notas cl\u00ednicas o im\u00e1genes de productos con metadatos) que se utilizan para mejorar el rendimiento en sectores espec\u00edficos<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Arquitecturas comunes de VLM<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Han surgido varios paradigmas arquitect\u00f3nicos para los modelos de lenguaje visual, cada uno de los cuales equilibra la eficiencia, la flexibilidad y la capacidad de razonamiento de formas distintas:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Modelos con doble codificador:<\/b>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Utiliza codificadores distintos para las im\u00e1genes y el texto<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Aprende a alinear representaciones visuales y ling\u00fc\u00edsticas en un espacio de incrustaci\u00f3n compartido<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Ideal para tareas de recuperaci\u00f3n y entrenamiento escalable (p. ej., CLIP)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Modelos codificador-decodificador:<\/b>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Codifica entradas visuales y genera salidas de texto directamente<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Se utiliza habitualmente para la generaci\u00f3n de leyendas de im\u00e1genes y la respuesta a preguntas visuales (p. ej., BLIP)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Modelos multimodales unificados:<\/b>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Procesar im\u00e1genes y texto conjuntamente dentro de una \u00fanica arquitectura basada en transformadores<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Permitir un razonamiento multimodal avanzado y una gesti\u00f3n flexible de las tareas<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">El papel de los transformadores y los mecanismos de atenci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Las arquitecturas de transformadores permiten que los modelos presten atenci\u00f3n a las partes relevantes tanto de las im\u00e1genes como del texto.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los mecanismos de atenci\u00f3n ayudan al modelo a comprender las relaciones entre las regiones visuales y las palabras o frases.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Este dise\u00f1o es fundamental para permitir un razonamiento complejo entre distintas modalidades.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Limitaciones de los modelos de lenguaje visual<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Si bien los modelos de lenguaje con visi\u00f3n ofrecen potentes capacidades multimodales, tambi\u00e9n presentan importantes limitaciones que los equipos deben comprender antes de implementarlos en aplicaciones del mundo real.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Calidad de los datos y sesgos:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Los modelos de lenguaje de v\u00eddeo (VLM) se entrenan con grandes conjuntos de datos de im\u00e1genes y texto que pueden contener ruido, imprecisiones o sesgos sociales, lo cual puede afectar a los resultados del modelo y a su imparcialidad.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Alto costo computacional:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> El entrenamiento y la ejecuci\u00f3n de modelos de lenguaje grande (VLM) requieren una gran cantidad de recursos inform\u00e1ticos, lo que encarece su creaci\u00f3n, implementaci\u00f3n y escalabilidad.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Referencias visuales limitadas:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Los modelos pueden generar respuestas seguras pero incorrectas si los detalles visuales son sutiles, ambiguos o se encuentran fuera de su distribuci\u00f3n de entrenamiento.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Dificultades de generalizaci\u00f3n:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> El rendimiento puede disminuir cuando los modelos se enfrentan a \u00e1mbitos desconocidos, estilos de imagen o situaciones del mundo real que no est\u00e1n bien representados en los datos de entrenamiento.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Cuestiones relacionadas con la interpretabilidad:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> A menudo resulta dif\u00edcil entender por qu\u00e9 un VLM ha generado un resultado concreto, lo cual puede suponer un problema en entornos regulados o de alto riesgo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Restricciones de latencia:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> La complejidad del procesamiento multimodal puede provocar retrasos, lo que limita su idoneidad para aplicaciones en tiempo real o <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/use-cases\/edge-computing\/\"><span style=\"font-weight: 400\">aplicaciones perif\u00e9ricas<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Cuestiones \u00e9ticas y de privacidad:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> El uso de im\u00e1genes que incluyan personas, espacios privados o informaci\u00f3n confidencial conlleva riesgos relacionados con la privacidad, el consentimiento y el uso indebido.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Reconocer estas limitaciones es fundamental para aplicar los modelos de lenguaje visual de forma responsable y para seleccionar las medidas de seguridad, los m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n y los casos de uso adecuados.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Evaluaci\u00f3n e indicadores de rendimiento<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La evaluaci\u00f3n de los modelos de lenguaje visual (VLM) requiere medir tanto la comprensi\u00f3n visual como el rendimiento ling\u00fc\u00edstico, a menudo en m\u00faltiples tareas. Dado que muchos resultados de los VLM son abiertos, una evaluaci\u00f3n eficaz suele combinar m\u00e9tricas automatizadas con el criterio humano.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">M\u00e9tricas espec\u00edficas para cada tarea<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Dependiendo de c\u00f3mo se formule la tarea concreta, los indicadores est\u00e1ndar de rendimiento predictivo incluyen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Precisi\u00f3n:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Se utiliza habitualmente para tareas de clasificaci\u00f3n, como la respuesta a preguntas visuales con conjuntos de respuestas fijos<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Precisi\u00f3n, recuperaci\u00f3n y puntuaci\u00f3n F1:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Eval\u00faa la capacidad del modelo para identificar resultados relevantes, especialmente en tareas de recuperaci\u00f3n o detecci\u00f3n<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Precisi\u00f3n Top-k:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Eval\u00faa si la respuesta correcta se encuentra entre las principales predicciones del modelo<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">M\u00e9tricas de calidad de la generaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En el caso de tareas en las que el modelo genera texto libre, las m\u00e9tricas especializadas incluyen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>BLEU:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Mide el solapamiento entre el texto generado y los pies de foto o respuestas de referencia; se utiliza a menudo en tareas de subtitulaci\u00f3n de im\u00e1genes y traducci\u00f3n<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>ROUGE:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Se centra en la recuperaci\u00f3n y se aplica habitualmente a resultados de tipo resumen<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>CIDEr y METEOR:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Dise\u00f1ado espec\u00edficamente para evaluar leyendas de im\u00e1genes compar\u00e1ndolas con m\u00faltiples referencias humanas<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">M\u00e9tricas de recuperaci\u00f3n y alineaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Cuando el objetivo es evaluar la capacidad de los modelos para relacionar im\u00e1genes y texto, las m\u00e9tricas incluyen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Recall@K:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Eval\u00faa la frecuencia con la que aparece la imagen o el texto correcto entre los primeros K resultados<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Rango rec\u00edproco medio (MRR):<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Eval\u00faa la calidad de la clasificaci\u00f3n en tareas de recuperaci\u00f3n de im\u00e1genes y texto<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Intermodal <\/b><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/vector-similarity-search\/\"><b>similitud<\/b><\/a><b> puntuaciones:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Mide el grado de alineaci\u00f3n entre las representaciones de im\u00e1genes y textos en espacios de representaci\u00f3n compartidos<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Evaluaci\u00f3n humana<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Dado que las m\u00e9tricas automatizadas pueden carecer de matices, a menudo se recurre al criterio humano para ofrecer una evaluaci\u00f3n m\u00e1s integral del comportamiento del modelo.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los revisores humanos eval\u00faan aspectos que las m\u00e9tricas automatizadas no logran captar, como la correcci\u00f3n, la relevancia, el razonamiento y la fluidez.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">La evaluaci\u00f3n humana es especialmente importante para el razonamiento multimodal y las tareas de generaci\u00f3n de resultados abiertos.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Indicadores de rendimiento operativo<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">M\u00e1s all\u00e1 de la calidad de los resultados, una implementaci\u00f3n pr\u00e1ctica tambi\u00e9n requiere evaluar la eficiencia con la que funcionan los modelos en <\/span><a href=\"https:\/\/info.couchbase.com\/rs\/302-GJY-034\/images\/COU_1372%20-%208.0%20Benchmarks%20for%20Hyperscale%20Vector%20Search%20-%20WP.pdf\"><span style=\"font-weight: 400\">limitaciones de los sistemas en el mundo real<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">como:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Latencia:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Tiempo necesario para procesar entradas de texto e im\u00e1genes y generar resultados<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Rendimiento:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> N\u00famero de solicitudes gestionadas durante un periodo de tiempo determinado<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Uso de recursos:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Requisitos de memoria y potencia de c\u00e1lculo durante la inferencia<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Una estrategia de evaluaci\u00f3n equilibrada garantiza que los modelos de lenguaje visual sean precisos, fiables y f\u00e1ciles de implementar.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Tendencias futuras en los modelos de lenguaje visual<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos de lenguaje visual siguen evolucionando a medida que la investigaci\u00f3n va m\u00e1s all\u00e1 de la simple correspondencia entre im\u00e1genes y texto para alcanzar una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda, el razonamiento y la interacci\u00f3n con el mundo real. Varias tendencias clave est\u00e1n dando forma a la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de capacidades de los VLM. Entre ellas se incluyen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Un razonamiento multimodal m\u00e1s s\u00f3lido:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Los modelos ir\u00e1n m\u00e1s all\u00e1 de la mera descripci\u00f3n de im\u00e1genes para llevar a cabo un razonamiento paso a paso basado en pruebas visuales, lo que permitir\u00e1 una toma de decisiones y un an\u00e1lisis m\u00e1s fiables.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Arquitecturas multimodales unificadas:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Es probable que los futuros modelos de lenguaje grande (VLM) sean capaces de gestionar im\u00e1genes, texto, v\u00eddeo, audio y otras modalidades dentro de un \u00fanico modelo cohesivo, en lugar de hacerlo en componentes separados.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Mejor conexi\u00f3n a tierra y mayor fiabilidad:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> La investigaci\u00f3n se centra cada vez m\u00e1s en reducir las alucinaciones y mejorar la forma en que los modelos vinculan sus resultados directamente con los datos visuales.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Entrenamiento e inferencia m\u00e1s eficientes:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Los avances en la compresi\u00f3n de modelos, la destilaci\u00f3n y la optimizaci\u00f3n del hardware reducir\u00e1n los costos y har\u00e1n que los modelos de lenguaje grande (VLM) sean m\u00e1s pr\u00e1cticos a gran escala y en dispositivos perif\u00e9ricos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Modelos de lenguaje de volumen especializados por dominio:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Se espera que haya m\u00e1s modelos entrenados o ajustados para sectores espec\u00edficos, como la salud, las finanzas, la industria manufacturera y la investigaci\u00f3n cient\u00edfica.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Integraci\u00f3n con agentes y herramientas:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Los VLM se combinar\u00e1n cada vez m\u00e1s con <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/agentic-ai\/\"><span style=\"font-weight: 400\">agentes aut\u00f3nomos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, lo que permite a los sistemas percibir el entorno, planificar acciones e interactuar con el mundo utilizando tanto la visi\u00f3n como el lenguaje.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Mayor \u00e9nfasis en la \u00e9tica y la gobernanza:<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> A medida que aumente su adopci\u00f3n, la transparencia, la protecci\u00f3n de la privacidad y la reducci\u00f3n de sesgos pasar\u00e1n a ser aspectos fundamentales en el desarrollo y la implementaci\u00f3n de los VLM.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">En conjunto, estas tendencias apuntan a que los modelos de lenguaje visual se convertir\u00e1n en un <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/what-are-foundation-models\/\"><span style=\"font-weight: 400\">capa base<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> para sistemas de IA multimodales que puedan ver, comprender, razonar y actuar de manera m\u00e1s similar a los humanos en entornos complejos.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Puntos clave y recursos relacionados<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos de lenguaje visual (VLM) representan un gran avance en el campo de la inteligencia artificial, ya que unifican la comprensi\u00f3n visual y el razonamiento del lenguaje natural en un solo sistema. Al aprender a partir de datos emparejados de imagen y texto y al alinear la visi\u00f3n y el lenguaje en representaciones compartidas, los VLM permiten interacciones m\u00e1s flexibles, sensibles al contexto y similares a las humanas en una amplia gama de aplicaciones.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Principales conclusiones<\/span><\/h3>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos de lenguaje visual est\u00e1n dise\u00f1ados para comprender conjuntamente im\u00e1genes y texto, a diferencia de los modelos tradicionales de visi\u00f3n artificial o los grandes modelos de lenguaje, que operan en una sola modalidad.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los VLM aprenden las relaciones entre las caracter\u00edsticas visuales y el lenguaje mediante el entrenamiento con grandes conjuntos de datos que combinan im\u00e1genes y texto.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">La mayor\u00eda de los modelos de lenguaje y visi\u00f3n se basan en codificadores independientes para la visi\u00f3n y el lenguaje que se alinean en un espacio de representaci\u00f3n compartido.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Modelos como CLIP<\/span> <span style=\"font-weight: 400\">demostrar que la alineaci\u00f3n de im\u00e1genes y texto a gran escala permite una recuperaci\u00f3n y un razonamiento multimodales s\u00f3lidos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los modelos de lenguaje visual son especialmente eficaces para tareas que requieren una comprensi\u00f3n multimodal, como la generaci\u00f3n de leyendas para im\u00e1genes, la respuesta a preguntas visuales y la interpretaci\u00f3n de documentos o escenas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">A pesar de sus capacidades, los modelos de lenguaje grande (VLM) se enfrentan a importantes limitaciones en cuanto a la calidad de los datos, el sesgo, el costo computacional, la generalizaci\u00f3n y la interpretabilidad.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Los continuos avances en arquitectura, eficiencia y contextualizaci\u00f3n est\u00e1n posicionando a los modelos de lenguaje con visi\u00f3n como un componente fundamental de los futuros sistemas de IA multimodal.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre temas relacionados con los avances en inteligencia artificial, puedes consultar los recursos relacionados que se indican a continuaci\u00f3n:<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400\">Recursos relacionados<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/ai-app-development\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Gu\u00eda completa sobre el proceso de desarrollo de aplicaciones de IA \u2013 Blog<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/build-your-first-open-source-ai-agent-with-couchbase\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Crea tu primer agente de IA de c\u00f3digo abierto con Couchbase \u2013 Blog<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/app-development-costs\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Costos del desarrollo de aplicaciones (desglose) \u2013 Blog<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/ai-data-management\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Gu\u00eda sobre la gesti\u00f3n de datos para la IA \u2013 Blog<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/unstructured-data-analysis\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Una visi\u00f3n general del an\u00e1lisis de datos no estructurados \u2013 Blog<\/span><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span style=\"font-weight: 400\">Preguntas frecuentes<\/span><\/h2>\n<p><b>\u00bfC\u00f3mo se entrenan y eval\u00faan los modelos de lenguaje visual?<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Los modelos de lenguaje visual se entrenan con conjuntos de datos a gran escala que combinan im\u00e1genes y texto, y se eval\u00faan en tareas de referencia como la recuperaci\u00f3n de im\u00e1genes y texto, la respuesta visual a preguntas, la generaci\u00f3n de leyendas y el razonamiento multimodal.<\/span><\/p>\n<p><b>\u00bfC\u00f3mo entienden los modelos de lenguaje visual la relaci\u00f3n entre las im\u00e1genes y el texto? <\/b><span style=\"font-weight: 400\">Aprenden a traducir los datos visuales y textuales en un <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/what-are-vector-embeddings\/\"><span style=\"font-weight: 400\">incrustaci\u00f3n<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> espacio en el que las im\u00e1genes y el texto relacionados se sit\u00faan muy cerca unos de otros, lo que permite la alineaci\u00f3n y el razonamiento entre modalidades.<\/span><\/p>\n<p><b>\u00bfC\u00f3mo gestionan los modelos de lenguaje visual las entradas multimodales? <\/b><span style=\"font-weight: 400\">Las VLM procesan im\u00e1genes y texto mediante codificadores independientes y, a continuaci\u00f3n, combinan sus representaciones utilizando mecanismos de atenci\u00f3n o arquitecturas compartidas para razonar conjuntamente sobre ambas entradas.<\/span><\/p>\n<p><b>\u00bfSon adecuados los modelos de lenguaje con visi\u00f3n para <\/b><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/use-cases\/real-time-analytics\/\"><b>en tiempo real<\/b><\/a><b> \u00bfo aplicaciones perif\u00e9ricas? <\/b><span style=\"font-weight: 400\">Aunque pueden utilizarse en tiempo real para algunas aplicaciones, los elevados costes computacionales y la latencia suelen requerir una optimizaci\u00f3n, modelos m\u00e1s peque\u00f1os o una implementaci\u00f3n basada en la nube, en lugar de dispositivos perif\u00e9ricos.<\/span><\/p>\n<p><b>\u00bfQu\u00e9 cuestiones \u00e9ticas o relacionadas con la privacidad se asocian a los modelos de lenguaje visual? <\/b><span style=\"font-weight: 400\">Entre las principales preocupaciones se encuentran los sesgos heredados de los datos de entrenamiento, el uso indebido de im\u00e1genes que contienen personas o informaci\u00f3n confidencial, y los retos relacionados con el consentimiento, la vigilancia y la privacidad de los datos.<\/span><\/p>\n<p><b>\u00bfC\u00f3mo pueden las empresas empezar a utilizar los modelos de lenguaje con visi\u00f3n? <\/b><span style=\"font-weight: 400\">Las empresas pueden empezar por probar modelos preentrenados o API, identificar casos de uso multimodales de gran impacto y, poco a poco, ajustar o integrar modelos de lenguaje grande (VLM) en funci\u00f3n de sus datos, su infraestructura y sus necesidades de cumplimiento normativo.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>What are vision language models? 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