Cómo funcionan los modelos de lenguaje visual: una visión general de la IA multimodal
Los modelos de lenguaje visual funcionan conectando datos visuales y razonamiento textual. Primero, un codificador visual extrae características de imágenes y fotogramas de vídeo. Luego, un codificador o decodificador de lenguaje mapea esas características en tokens que un modelo de lenguaje puede procesar. Además, este proceso conjunto permite que un único modelo entienda y genere descripciones que combinan elementos visuales con contexto textual. La arquitectura suele emparejar un codificador visual, como un transformador visual, con un modelo transformer para lenguaje. Este diseño híbrido admite el aprendizaje multimodal y permite que el modelo responda preguntas sobre imágenes y cree descripciones de eventos que se lean de forma natural.
A continuación, el modelo aprende un espacio de incrustaciones compartido donde los vectores de imagen y texto se alinean. Como resultado, el sistema puede comparar directamente las características de imagen y texto. Para mayor claridad, los investigadores llaman a estas representaciones conjuntas. Estas representaciones permiten que un modelo de lenguaje visual capture correlaciones visuales y lingüísticas. También permiten que el modelo razone sobre objetos, acciones y relaciones. Por ejemplo, un único modelo puede conectar «persona corriendo» con indicios de movimiento detectados en la imagen y con verbos en lenguaje natural. Esta conexión mejora las tareas de visión de eventos y respalda capacidades posteriores como la comprensión de documentos y la respuesta a preguntas visuales.
Luego, el proceso generativo convierte una secuencia de tokens derivados de imágenes en texto fluido. Durante la generación, el modelo usa conocimientos previos aprendidos de grandes conjuntos de datos multimodales. Además, utiliza atención en la arquitectura transformer para centrarse en las entradas visuales relevantes mientras produce cada token textual. Un sistema práctico suele incluir módulos de anclaje que mapean regiones visuales a frases. Así, los subtítulos y las narrativas de eventos permanecen precisos y concisos. En producción, los ingenieros integran estos modelos dentro de un sistema de IA que se sitúa entre las secuencias de cámara y las interfaces de los operadores. Por ejemplo, nuestra plataforma, visionplatform.ai, utiliza un modelo de lenguaje visual on‑prem para que las salas de control puedan convertir las detecciones en descripciones legibles por humanos y buscables y tomar decisiones más rápidas. Este enfoque mantiene el vídeo en las instalaciones y facilita el cumplimiento del AI Act de la UE, a la vez que potencia las capacidades de razonamiento de los operadores y los agentes de IA.
Preentrenamiento con grandes conjuntos de datos para VLMs
El preentrenamiento importa. Los grandes conjuntos de datos proporcionan los ejemplos diversos que los VLMs necesitan para aprender características robustas de eventos. Colecciones comunes incluyen COCO y Visual Genome, que suministran anotaciones emparejadas de imagen y texto en muchas escenas. Estos conjuntos de datos enseñan a los modelos a mapear elementos visuales a palabras. Además, fuentes multimodales más amplias mezclan subtítulos, texto alternativo y pares ruidosos de imágenes y textos web para ampliar la exposición del modelo. Dicha exposición mejora la generalización a eventos raros o complejos.
Durante el preentrenamiento, los modelos usan múltiples objetivos. El aprendizaje contrastivo ayuda a alinear las incrustaciones de imagen y texto. La predicción de subtítulos entrena al modelo para generar descripciones textuales fluidas a partir de entradas visuales. Ambos objetivos funcionan juntos. Por ejemplo, el aprendizaje contrastivo fortalece las tareas de recuperación, mientras que la predicción de subtítulos mejora la generación de lenguaje. Los investigadores informan ganancias medibles: los VLMs de última generación muestran mejoras de precisión superiores al 20 % en tareas de descripción de eventos en comparación con modelos anteriores, lo que refleja una mejor comprensión temporal y contextual (fuente). Además, el diseño de prompts durante etapas posteriores ayuda a moldear las salidas para dominios específicos (fuente). Esta combinación de técnicas forma una receta sólida de preentrenamiento.
Los modelos entrenados con datos diversos aprenden a detectar y describir escenas complejas. Captan indicios sutiles como interacciones entre objetos, orden temporal e intención. Estas capacidades mejoran la generación de subtítulos de eventos y la comprensión de vídeo. En la práctica, los equipos ajustan las mezclas de preentrenamiento para que coincidan con su caso de uso. Por ejemplo, un despliegue enfocado en seguridad se beneficia de conjuntos de datos ricos en comportamiento humano y contexto ambiental. Por eso visionplatform.ai permite flujos de trabajo de modelos personalizados: puede usar un modelo preentrenado, mejorarlo con sus propios datos o construir un modelo desde cero para que coincida con la realidad específica del sitio. Este enfoque reduce los falsos positivos y hace que las descripciones de eventos sean operativamente útiles. Finalmente, el preentrenamiento también crea modelos base que otras herramientas pueden adaptar mediante ajuste fino o ajuste de prompts.
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Evaluación del rendimiento de VLMs: tareas reales de subtitulado
Los benchmarks miden el progreso y ponen de manifiesto las debilidades. Las evaluaciones clave para la descripción de eventos ahora van más allá del subtitulado de imágenes hacia narrativas complejas. Por ejemplo, VLUE y GEOBench-VLM evalúan aspectos temporales, contextuales y geográficos de los subtítulos de eventos. Estos benchmarks utilizan métricas que capturan precisión, relevancia y fluidez. La precisión evalúa si los hechos principales coinciden con la imagen. La relevancia mide qué tan bien el subtítulo resalta los elementos importantes. La fluidez verifica la gramática y la legibilidad. Juntas, estas métricas ayudan a los equipos a comparar modelos de forma justa.
Además, la comunidad sigue el rendimiento en respuesta a preguntas visuales y generación de narrativas. Los benchmarks suelen informar mejoras cuando los modelos combinan preentrenamiento contrastivo y objetivos generativos de subtitulado. Como ejemplo, encuestas recientes muestran ganancias sustanciales en tareas de descripción de eventos para VLMs modernos (fuente). Asimismo, los investigadores advierten que persisten brechas de alineación. Una encuesta señala que «los Modelos Multimodales de Visión y Lenguaje (VLMs) han emergido como un tema transformador en la intersección de la visión por computador y el procesamiento del lenguaje natural» y pide benchmarks más ricos para evaluar seguridad y conciencia cultural (fuente).
En consecuencia, los equipos evalúan los modelos no solo con métricas sino también con resultados operativos. Para despliegues reales, los falsos positivos y las descripciones sesgadas son lo más importante. Los estudios muestran que los VLMs pueden producir salidas contextualmente dañinas al manejar memes o eventos sociales (fuente). Por lo tanto, los resultados de los benchmarks deben leerse con cautela. Las pruebas en el entorno objetivo son esenciales. Por ejemplo, cuando integramos VLMs en salas de control, probamos la generación de subtítulos de eventos frente a KPI operativos como el tiempo para verificar y la reducción de alarmas. También realizamos ensayos de búsqueda forense que muestran una mejor recuperación para consultas complejas como «Persona merodeando cerca de la puerta después del horario» al convertir vídeo en descripciones legibles por humanos y líneas de tiempo buscables. Consulte nuestra documentación de búsqueda forense para más sobre evaluación práctica búsqueda forense en aeropuertos. Estas pruebas revelan cómo se comportan los modelos en flujos de trabajo activos.
Ajuste fino del modelo multimodal de lenguaje para subtitulado generativo
El ajuste fino adapta los modelos preentrenados a necesidades específicas de subtitulado de eventos. Primero, los equipos recogen conjuntos de datos curados del sitio objetivo. Luego, etiquetan ejemplos que reflejan escenarios operativos reales. Después, realizan el ajuste fino con una mezcla de objetivos para preservar el conocimiento general mientras mejoran la precisión local. El ajuste fino reduce el cambio de dominio y puede disminuir las tasas de error de forma sustancial en la práctica.
Además, la ingeniería de prompts juega un papel clave. Un prompt corto dirige la generación. Por ejemplo, un prompt de texto que pide «subtítulo corto y factual de evento con marca temporal» produce resultados concisos. Las plantillas de prompt pueden incluir indicios de rol, restricciones o énfasis en acciones. Los estudios enfatizan que «la ingeniería de prompts es crucial para aprovechar todo el potencial de estos modelos» (fuente). Por lo tanto, los equipos combinan el diseño de prompts con ajuste fino supervisado para obtener los mejores resultados. Además, los ejemplos few-shot a veces ayudan para eventos raros.
Asimismo, los flujos de trabajo modernos de ajuste fino controlan la seguridad y el sesgo. Los equipos añaden ejemplos adversariales y contexto cultural a la mezcla de entrenamiento. También implementan comprobaciones de alineación para asegurar que los subtítulos sigan las políticas. Por ejemplo, visionplatform.ai implementa ajuste fino on‑prem para que los datos nunca salgan del entorno del cliente. Este diseño apoya los requisitos del AI Act de la UE y reduce la dependencia de la nube. El resultado es un modelo que produce subtítulos más claros y ricos en contexto e integra con agentes que pueden recomendar acciones. En pruebas de campo, los modelos generativos ajustados para operaciones reportaron verificación más rápida y descripciones de eventos más útiles en escenarios como detección de merodeo y brecha de perímetro, mejorando la eficiencia del operador y la conciencia situacional. Para un ejemplo práctico, vea nuestros resultados de detección de merodeo detección de merodeo en aeropuertos.
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Aplicaciones de los VLMs y estudios de caso en descripción de eventos
Las aplicaciones de los VLMs abarcan muchos sectores. Impulsan el periodismo automatizado, apoyan ayudas de accesibilidad y mejoran la analítica de vigilancia. En cada caso de uso, los VLMs convierten entradas visuales en resúmenes textuales que humanos o agentes pueden utilizar. Por ejemplo, los sistemas de reportes automatizados usan VLMs para generar titulares de incidentes e inicios de narrativas. Las herramientas de accesibilidad usan las salidas de subtítulos para describir escenas a usuarios con discapacidad visual. Los equipos de vigilancia usan el subtitulado de eventos para indexar grabaciones, acelerar investigaciones y aportar contexto a las alarmas.
Además, los despliegues específicos muestran beneficios medibles. En operaciones de seguridad, integrar un modelo de lenguaje visual en la sala de control reduce el tiempo para verificar alarmas. Nuestro VP Agent Search permite a los operadores realizar búsquedas forenses en lenguaje natural en grabaciones. Por ejemplo, consultas como «Camión rojo entrando en el área de carga ayer por la tarde» devuelven eventos precisos combinando descripciones de VLM con metadatos del VMS. Esa funcionalidad de búsqueda se vincula directamente con las capacidades centrales de nuestra plataforma como la detección de personas y la clasificación de objetos. Vea nuestro caso de estudio de detección de personas en aeropuertos detección de personas en aeropuertos.
Además, los VLMs mejoran el soporte a la toma de decisiones. VP Agent Reasoning en nuestra plataforma correlaciona las descripciones de VLM con registros de control de acceso y procedimientos para explicar si una alarma es válida. Luego, VP Agent Actions recomienda o ejecuta flujos de trabajo. Estas integraciones ilustran cómo un modelo es parte de un sistema de IA que encaja en operaciones más amplias. Los despliegues reales reportan menos falsos positivos, manejo de incidentes más rápido y mayor confianza de los operadores. Por ejemplo, un despliegue en un aeropuerto que combinó subtitulado de eventos, ANPR y analítica de ocupación redujo el tiempo de revisión manual y mejoró la clasificación de incidentes. Vea nuestra integración ANPR para más detalles ANPR/LPR en aeropuertos. Estos resultados muestran que los VLMs pueden convertir detecciones en inteligencia contextual y accionable en distintos sectores.
Modelos de lenguaje visual de código abierto disponibles y nuevos modelos entrenados
Los modelos de código abierto facilitan la experimentación. Modelos como Gemma 3, Qwen 2.5 VL y MiniCPM ofrecen puntos de partida prácticos para el subtitulado de eventos. Estas ofertas de lenguaje visual de código abierto varían según la licencia y el soporte de la comunidad. Algunas permiten uso comercial, mientras que otras requieren precaución para su despliegue en entornos regulados. Por lo tanto, los ingenieros deben revisar los términos de licencia y el ecosistema comunitario antes de la adopción.
Además, los laboratorios de investigación siguen publicando nuevos modelos. Muchos grupos publican pesos, recetas de entrenamiento y scripts de evaluación para ayudar a reproducir resultados. Los nuevos modelos suelen centrarse en una mejor comprensión multimodal y en la comprensión de vídeos largos. Integran avances en arquitectura transformer y manejo eficiente de tokens para escalar a secuencias visuales más largas. Las elecciones de arquitectura del modelo impactan el coste de despliegue y la latencia. Para salas de control, los modelos on‑prem con codificadores visuales optimizados y modelos transformer más pequeños ofrecen un equilibrio práctico entre capacidad y velocidad de inferencia.
Para equipos que construyen sistemas de producción, las herramientas comunitarias y las recetas de ajuste fino aceleran el trabajo. Sin embargo, no todos los modelos de código abierto están listos para un uso sensible en el mundo real. La seguridad, la alineación y la conciencia cultural requieren pruebas adicionales. La investigación destaca los desafíos de alineación y la necesidad de curar conjuntos de datos que coincidan con el contexto operativo (fuente). En la práctica, muchos despliegues siguen estrategias híbridas: comenzar con un modelo VLM de código abierto, luego afinarlo con datos privados, ejecutar comprobaciones de alineación y desplegar on‑prem para controlar los flujos de datos. visionplatform.ai soporta dichos flujos de trabajo ofreciendo entrenamiento de modelos personalizados, despliegue on‑prem e integración con plataformas VMS, lo que ayuda a los equipos a mantener los datos dentro de su entorno y cumplir con las exigencias de cumplimiento. Finalmente, recuerde que los modelos entrenados con conjuntos de datos diversos manejan mejor los casos límite, y el soporte comunitario acorta el tiempo hasta producción cuando la licencia se ajusta a sus necesidades. Para mejores prácticas sobre entrenamiento y despliegue, consulte encuestas y estudios de benchmarks actuales (fuente).
Preguntas frecuentes
¿Qué es exactamente un modelo de lenguaje visual?
Un modelo de lenguaje visual fusiona el procesamiento visual y textual en un solo sistema. Toma entradas visuales y produce salidas textuales para tareas como subtitulado y respuesta a preguntas visuales.
¿Cómo describen los VLMs los eventos en vídeo?
Los VLMs analizan fotogramas con un codificador visual y mapean esas características a tokens para un modelo de lenguaje. Luego generan subtítulos de eventos que resumen acciones, actores y contexto.
¿Son seguros los VLMs para la vigilancia en el mundo real?
La seguridad depende de la curación de conjuntos de datos, la alineación y los controles de despliegue. Realice pruebas operativas, incluya contexto cultural y mantenga los modelos on‑prem para reducir riesgos.
¿Puedo ajustar un modelo de lenguaje visual para mi sitio?
Sí. Afinar el modelo con datos curados del sitio mejora la relevancia y reduce los falsos positivos. El ajuste fino on‑prem también ayuda a cumplir requisitos de privacidad y cumplimiento.
¿Qué benchmarks prueban el subtitulado de eventos?
Benchmarks como VLUE y GEOBench-VLM se centran en aspectos contextuales y geográficos. Miden precisión, relevancia y fluidez en tareas reales de subtitulado.
¿Cómo afectan los prompts a la calidad de los subtítulos?
Los prompts dirigen la generación y pueden hacer que los subtítulos sean más claros y concisos. Combine prompts con ajuste fino para salidas consistentes y operativas.
¿Qué modelos de código abierto son útiles para el subtitulado de eventos?
Gemma 3, Qwen 2.5 VL y MiniCPM son ejemplos que los equipos usan como puntos de partida. Revise las licencias y el soporte comunitario antes de desplegar en producción.
¿Cómo usa visionplatform.ai los VLMs?
Ejecutamos un modelo de lenguaje visual on‑prem para convertir detecciones en descripciones buscables. Nuestra VP Agent Suite añade capas de razonamiento y acción para apoyar a los operadores.
¿Pueden los VLMs manejar la comprensión de vídeos largos?
Algunos modelos soportan contextos más largos mediante estrategias eficientes de tokens y modelado temporal. Sin embargo, la comprensión de vídeos largos sigue siendo más desafiante que el subtitulado de imágenes individuales.
¿Sustituyen los VLMs a los operadores humanos?
No. Los VLMs asisten a los operadores reduciendo tareas rutinarias y mejorando la conciencia situacional. La supervisión humana sigue siendo esencial para decisiones de alto riesgo y la verificación final.
