language model and vlms
Un modelo de lenguaje es un sistema estadístico o neuronal que predice texto y soporta tareas de lenguaje natural. Lee una entrada y asigna probabilidades a secuencias, y luego ayuda con generación de texto, clasificación, traducción y más. Un modelo de lenguaje bien afinado también proporciona señales contextuales para tareas posteriores, y impulsa búsqueda, resumen y soporte a la decisión. En la IA aplicada moderna, un modelo de lenguaje a menudo está detrás de una interfaz orientada al usuario, y forma parte de una canalización que incluye ingestión de datos, indexación e inferencia.
Los modelos visión‑lenguaje extienden este paradigma fusionando entradas visuales con texto. Los VLM emparejan imagen y texto para producir representaciones alineadas, y permiten que los sistemas respondan preguntas sobre imágenes, generen una leyenda o clasifiquen resultados de búsqueda para una consulta visual. Donde los modelos de texto clásicos operan sobre tokens de palabras, los modelos visión‑lenguaje consumen tokens visuales de un codificador de visión y tokens de texto de un codificador de texto. El par luego interactúa mediante atención u objetivos contrastivos para formar incrustaciones conjuntas que soportan tanto recuperación como generación. Este cambio se describe en encuestas recientes y muestra cómo el ajuste por instrucciones mejora los resultados multimodales IA generativa para la visualización.
Compare modelos tradicionales solo de texto con sistemas multimodales. Los modelos de texto sobresalen en tareas lingüísticas y generación de texto, y siguen siendo esenciales para la comprensión del lenguaje natural. Los VLM multimodales añaden información visual y permiten razonamiento a nivel de escena y salidas más ricas. Por ejemplo, un operador de sala de control que escribe una consulta en lenguaje natural puede obtener una respuesta forense sobre un clip de vídeo pasado cuando un modelo visión‑lenguaje asigna el texto al segmento de cámara correcto. En visionplatform.ai integramos un Vision Language Model on‑prem para que los operadores puedan buscar vídeo grabado usando consultas en lenguaje libre como “Persona merodeando cerca de la puerta fuera de horario” y luego verificar los resultados visualmente. Esa integración reduce el tiempo por alarma y ayuda a los equipos a escalar.
En la práctica, el sistema combinado necesita datos etiquetados imagen‑texto y un preprocesamiento robusto. Grandes conjuntos de datos impulsan la diversidad, y los modelos entrenados con pares imagen‑texto aprenden a generalizar entre cámaras y contextos. Por ejemplo, ChatEarthNet proporciona millones de pares imagen‑texto para mejorar la cobertura geográfica y la variación de escenas ChatEarthNet. El resultado son modelos que soportan tareas de recuperación, generación de leyendas y VQA en diferentes dominios. Estos sistemas no son perfectos, y requieren monitorización, ajuste fino y flujos de trabajo específicos del dominio para un despliegue seguro.
vision language models: architecture overview
Las arquitecturas para modelos visión‑lenguaje suelen seguir algunos patrones estándar, y cada plantilla equilibra velocidad, precisión y flexibilidad. Una plantilla muy utilizada es el enfoque encoder–decoder. En ese diseño un codificador de visión convierte una imagen de entrada en tokens y embeddings de visión, y un decodificador de lenguaje consume esas señales además de un prompt de texto para producir una leyenda o una respuesta. Otra plantilla común es el dual‑encoder. Aquí el codificador de imagen y el codificador de texto se ejecutan en paralelo para producir embeddings separados que una cabeza contrastiva alinea para recuperación y clasificación. Ambos enfoques tienen fortalezas para diferentes cargas de trabajo y presupuestos de inferencia.
La cross‑attention es un mecanismo crucial en muchos diseños encoder–decoder. Permite que el decodificador atienda a los embeddings de visión al generar cada token. Este patrón de cross‑attention proporciona un anclaje fino de la generación de texto en la información visual, y soporta tareas como captioning y visual question answering. Para modelos centrados en recuperación, el aprendizaje contrastivo alinea embeddings de visión y texto en un espacio compartido para que la similitud del coseno responda a una consulta rápidamente. El evaluador PROMETHEUS‑VISION muestra cómo la puntuación estilo humano y criterios definidos por el usuario pueden juzgar las salidas de estas arquitecturas Modelo Visión‑Lenguaje como juez.
Los conjuntos de datos del mundo real utilizados para el preentrenamiento modelan lo que los modelos saben. Grandes conjuntos de datos como COCO y Visual Genome suministran leyendas a nivel de objeto y anotaciones de región. Conjuntos de datos fundacionales como ChatEarthNet añaden cobertura global y diversidad de escenas en muchos contextos ChatEarthNet. Los modelos preentrenados suelen usar un vision transformer como codificador de visión y un transformer encoder o decoder para texto. El vision transformer convierte la imagen de entrada en parches y luego en tokens de visión, y el transformer aprende relaciones cruzadas entre modalidades. Estos modelos preentrenados ofrecen buenos puntos de partida para el ajuste fino en tareas específicas como clasificación de imágenes o generación de leyendas.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
vision-language model and zero-shot learning
El aprendizaje contrastivo está en el corazón de muchas capacidades zero‑shot en entornos visión‑lenguaje. Modelos como CLIP entrenan un codificador de imagen y un codificador de texto con una pérdida contrastiva para que pares coincidientes de imagen y leyenda queden cercanos en el espacio de embeddings. Esta pérdida contrastiva produce representaciones visión‑lenguaje que generalizan a categorías no vistas durante el entrenamiento. Cuando aparece una nueva clase, un prompt de texto que describa la clase puede servir como etiqueta proxy, y el modelo puede puntuar imágenes respecto a esa descripción sin reentrenamiento específico de la tarea. Este patrón permite reconocimiento zero‑shot para muchas tareas de visión por ordenador y reduce la necesidad de recopilar datos etiquetados exhaustivos.
Las tareas de imagen a texto incluyen captioning, recuperación y visual question answering. En captioning el modelo genera una descripción textual coherente de una imagen de entrada. En la recuperación, el sistema ordena imágenes dada una consulta de texto. Los sistemas que combinan alineamiento contrastivo con un decodificador generativo pueden realizar ambas tareas: usan embeddings alineados para la recuperación y luego usan un decodificador de lenguaje para producir una leyenda detallada cuando se requiere. Para búsqueda forense en operaciones, un sistema puede primero usar un dual‑encoder contrastivo para encontrar clips candidatos y luego aplicar un decodificador de lenguaje para generar una descripción textual para verificación. Por ejemplo, VP Agent Search de visionplatform.ai convierte vídeo en descripciones legibles por humanos para que los operadores puedan encontrar incidentes rápidamente y luego inspeccionar las grabaciones.
Las capacidades zero‑shot brillan cuando los datos de entrenamiento carecen de etiquetas específicas. Cuando un modelo se entrena con grandes conjuntos de datos y se expone a muchos conceptos, aprende conceptos visuales generalizados. Entonces una nueva consulta o un prompt de texto que describa un concepto no visto es suficiente para que el modelo recupere o clasifique imágenes relevantes. Esto es especialmente útil para despliegues en el borde donde la adaptación rápida importa, y reduce la dependencia del reentrenamiento en la nube. Cuantitativamente, los LLMs ajustados por instrucciones combinados con datos visuales han mostrado mejoras de precisión de hasta un 15% en captioning de imágenes comparado con contrapartes no ajustadas IA generativa para la visualización. Esa mejora refleja tanto mejor preentrenamiento en grandes conjuntos de datos como mejores métodos de ajuste fino.
transformer and token: building blocks
La columna vertebral transformer subyace en la mayoría de los modelos visión‑lenguaje modernos. Un transformer usa atención multi‑cabeza de self‑attention, capas feed‑forward y conexiones residuales para modelar dependencias de largo alcance en secuencias. Para texto, el transformer procesa secuencias de tokens producidas por la tokenización. Para imágenes, el transformer procesa una secuencia de parches de imagen, a menudo llamados tokens de visión. El vision transformer convierte la imagen de entrada en una cuadrícula de parches, y cada parche se convierte en un embedding de token que el transformer luego procesa. Este diseño sustituyó muchas backbones convolucionales en la investigación multimodal.
La tokenización de texto e imágenes importa. Los esquemas de tokens de texto dividen palabras y subpalabras en tokens que consume un codificador de texto. La tokenización de imagen divide una imagen de entrada en parches y los aplana en vectores que el codificador de visión ingiere. Las dos corrientes luego se mapean a embeddings de texto y embeddings de visión. El encoding posicional indica al transformer dónde se sitúan los tokens en una secuencia, y preserva el orden tanto para tokens de texto como de visión. La fusión puede ocurrir en diferentes etapas: la fusión temprana concatena modalidades, la fusión a medio nivel usa cross‑attention, y la fusión tardía alinea embeddings con objetivos contrastivos.
Los tokens de fusión multimodal y la cross‑attention permiten que una corriente se condicione en la otra. Para tareas generativas un decodificador de lenguaje atiende a los embeddings de visión a través de capas de cross‑attention. Un decodificador de lenguaje puede entonces muestrear tokens para producir una leyenda, y puede responder a una pregunta visual condicionado en la imagen de entrada. Los modelos de lenguaje preentrenados a menudo suministran el decodificador, y los modelos de visión preentrenados suministran el codificador de imagen. Estos modelos preentrenados aceleran el desarrollo porque ya capturan patrones comunes e información visual. Cuando se entrena el modelo para un sitio específico se puede afinar el codificador de visión, el codificador de texto o ambos. Para uso en sala de control el sistema a menudo necesita inferencia en tiempo real, por lo que la arquitectura debe equilibrar precisión y latencia.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
dataset and benchmark: training and evaluation
Los conjuntos de datos determinan lo que los modelos visión‑lenguaje aprenden. Conjuntos clave incluyen COCO para tareas de captioning denso y detección, Visual Genome para anotaciones a nivel de región, y ChatEarthNet para pares imagen‑texto a escala global que mejoran la cobertura geoespacial ChatEarthNet. Cada conjunto de datos tiene compensaciones en escala, sesgo y granularidad de anotación. COCO ofrece señales supervisadas fuertes para captioning y clasificación de imágenes, mientras que Visual Genome ayuda a los modelos a aprender relaciones entre objetos. ChatEarthNet y conjuntos de datos grandes similares exponen a los modelos a escenas y condiciones de iluminación variadas comunes en vigilancia y monitorización de espacios públicos.
Los benchmarks y métricas miden el rendimiento en tareas estándar. El captioning de imágenes usa CIDEr, BLEU y METEOR para puntuar las leyendas generadas. Visual question answering usa precisión frente a un conjunto de prueba retenido. Recuperación y recuperación zero‑shot usan recall@K y mean reciprocal rank. Los benchmarks prominentes evolucionan rápidamente; pistas académicas como NeurIPS datasets and benchmarks impulsan nuevos estándares de evaluación NeurIPS 2025. Evaluadores abiertos que interpretan criterios de puntuación definidos por el usuario pueden evaluar las salidas del modelo con mayor granularidad PROMETHEUS‑VISION.
Comparar puntuaciones de modelos en los principales benchmarks ayuda a seleccionar un modelo para el despliegue. Los LLMs ajustados por instrucciones que incorporan datos visuales muestran un mejor rendimiento de captioning en benchmarks modernos, y pueden mejorar métricas posteriores por márgenes medibles ajuste por instrucciones y afinamiento visual. Sin embargo, las puntuaciones de benchmark no capturan todas las necesidades operativas. Para salas de control operativas debe evaluarse el modelo con grabaciones específicas del sitio, y debe probarse la capacidad del modelo para producir descripciones textuales verificables de incidentes. La búsqueda forense, la detección de merodeo y la detección de intrusiones son ejemplos de tareas donde la evaluación a medida importa. Vea nuestra página de búsqueda forense para cómo la búsqueda se integra con datos VMS y flujos de trabajo humanos búsqueda forense en aeropuertos.
vision language models work: applications in Axis contexts
Los modelos visión‑lenguaje funcionan bien en razonamiento de ejes espaciales, y también soportan flujos de trabajo de seguridad y vigilancia. En robótica y visión 3D, razonar sobre ejes espaciales y la orientación de objetos importa para navegación y manipulación. Los VLM que combinan embeddings de visión con lenguaje pueden describir relaciones como “a la izquierda de la puerta” o “por encima de la cinta transportadora” y pueden ayudar a robots a seguir instrucciones verbales. Este caso de uso vincula visión por ordenador con robótica y con instrucciones en lenguaje natural. Un operador de sala de control se beneficia cuando un modelo genera descripciones espaciales consistentes y etiqueta la línea temporal para una recuperación rápida.
En contextos de vigilancia como despliegues de Axis Communications, los modelos visión‑lenguaje añaden capas descriptivas a las detecciones en bruto. En lugar de solo señalar un objeto, el sistema puede explicar qué se vio y por qué podría importar. Esa capacidad reduce las falsas alarmas y soporta informes de incidentes más ricos. Muchas organizaciones enfrentan demasiadas alertas y poco contexto. Un VLM on‑prem mantiene el vídeo dentro del sitio y ayuda a cumplir requisitos de cumplimiento mientras ofrece búsqueda avanzada y razonamiento. En visionplatform.ai proporcionamos un VLM on‑prem que convierte vídeo en texto searchable y luego expone ese contenido a agentes de IA para soporte de decisiones con contexto. Esto se vincula directamente con beneficios operativos como decisiones más rápidas y menos pasos manuales.
Persisten desafíos. La interpretabilidad a lo largo de los ejes temporales y espaciales sigue siendo un problema abierto de investigación, y la generalización de dominio requiere un ajuste cuidadoso específico del sitio. Expertos señalan que “el cambio de paradigma aportado por los grandes modelos visión‑lenguaje no se trata solo de combinar modalidades sino de crear una representación unificada que pueda razonar sin fisuras a través de visión y lenguaje” El cambio de paradigma. Los despliegues prácticos deberían incluir monitorización de deriva, opciones para mejorar los modelos con datos de entrenamiento personalizados y mecanismos para verificar alarmas críticas. Para organizaciones que necesitan procesamiento de vídeo acotado y alineación con la EU AI Act, las soluciones on‑prem y los registros auditable reducen la exposición externa y el riesgo legal. Para saber cómo detectores por sitio como detección de personas o detección de merodeo se integran con flujos de trabajo más amplios vea nuestras páginas de detección de personas y merodeo detección de personas en aeropuertos y detección de merodeo en aeropuertos.
FAQ
What is a language model?
Un modelo de lenguaje predice el siguiente token en una secuencia y soporta tareas como generación de texto y clasificación. Proporciona puntuaciones probabilísticas que ayudan a ordenar salidas para aplicaciones de lenguaje natural.
How do vision language models differ from text models?
Los modelos visión‑lenguaje combinan datos visuales y texto para crear representaciones conjuntas que pueden generar leyendas de imágenes, responder preguntas y recuperar clips. Los modelos de texto se centran únicamente en entrada textual y no procesan imágenes directamente.
What datasets are commonly used to train VLMs?
Conjuntos de datos comunes incluyen COCO, Visual Genome y colecciones más grandes imagen‑texto como ChatEarthNet. Cada conjunto de datos aporta distintos tipos de anotación y diversidad de escenas para el entrenamiento del modelo.
Can VLMs perform zero-shot recognition?
Sí. Los modelos entrenados con aprendizaje contrastivo pueden emparejar prompts de texto con imágenes sin reentrenamiento específico de la tarea, habilitando clasificación zero‑shot en categorías no vistas. Esto reduce la necesidad de ejemplos etiquetados para cada nueva clase.
Are VLMs suitable for real-time surveillance?
Pueden serlo, cuando se diseñan para inferencia de baja latencia y cuando se emparejan con codificadores eficientes y canalizaciones optimizadas. El despliegue on‑prem suele ayudar a cumplir privacidad y requisitos de cumplimiento para uso en vigilancia.
What is cross-attention in multimodal models?
La cross‑attention permite que un decodificador atienda a los embeddings de visión mientras genera texto. Ancla la generación de texto en la información visual para que las leyendas y respuestas se refieran con precisión a la imagen de entrada.
How do internal agents use VLM outputs?
Los agentes de IA pueden consumir descripciones legibles por humanos de un VLM para verificar alarmas, recomendar acciones y rellenar informes automáticamente. Los agentes reducen la carga del operador automatizando decisiones rutinarias bajo políticas definidas.
How does a vision encoder work?
Un codificador de visión transforma parches de imagen en embeddings que un transformer procesa. Esos embeddings representan el contenido visual y permiten la alineación con embeddings de texto para recuperación y generación.
What metrics evaluate image captioning?
Las métricas comunes incluyen CIDEr, BLEU y METEOR para la calidad de las leyendas, y recall@K para tareas de recuperación. Las puntuaciones de benchmark guían la selección pero las pruebas prácticas con datos del sitio siguen siendo esenciales.
How do organisations improve VLM performance on their data?
Pueden afinar modelos preentrenados con datos etiquetados del sitio, añadir clases personalizadas y ejecutar monitorización controlada tras el despliegue. Entrenar con grabaciones representativas y usar prompts específicos del dominio mejora la precisión y reduce falsos positivos.
