El preentrenamiento multimodal es un método de preprocesamiento de datos que utiliza múltiples formas de datos para extraer información significativa. Esto se puede aplicar a tareas de procesamiento del lenguaje natural (PNL), así como a tareas de visión por computadora. Ayuda a entrenar modelos de aprendizaje profundo a partir de un conjunto de datos de entrenamiento limitado aprovechando datos sin etiquetar de diferentes fuentes, como imágenes y texto. En estos casos, los modelos pueden aprender de estos diferentes tipos de datos, lo que potencialmente reduce la cantidad de datos de entrenamiento necesarios y mejora los resultados.
En PNL, el entrenamiento previo multimodal se puede utilizar para crear modelos generales de comprensión del lenguaje como BERT y GPT-2. Estos modelos pueden aprender la estructura del lenguaje de diferentes oraciones y contextos, así como las relaciones entre palabras, combinando representaciones de texto, imágenes y más. Esto ayuda al modelo a comprender el significado de las palabras y cómo se usan en diferentes contextos para proporcionar una mejor predicción o generar un lenguaje natural más significativo.
En visión por computadora, el entrenamiento previo multimodal se puede utilizar para ayudar a los modelos a aprender señales visuales comunes, como formas, texturas y colores. Esto ayuda al modelo a reconocer objetos en una escena y clasificarlos como parte de un contexto más amplio. Al combinar diferentes formas de datos, el modelo puede comprender cómo se conectan entre sí los diferentes elementos de la escena para garantizar una predicción precisa.
Mediante el uso de preentrenamiento multimodal, los modelos de aprendizaje profundo se pueden entrenar de manera más efectiva a partir de datos de entrenamiento limitados. Esto, a su vez, puede reducir el tiempo de formación y mejorar el rendimiento general del modelo.
