Descripción: Los frameworks multimodales neurales son herramientas y metodologías diseñadas para construir y probar modelos que integran múltiples tipos de datos, como texto, imágenes, audio y video. Estos frameworks permiten a los investigadores y desarrolladores combinar diferentes modalidades de información para crear sistemas más robustos y versátiles. La principal característica de estos frameworks es su capacidad para aprender representaciones conjuntas de datos heterogéneos, lo que facilita la comprensión y el procesamiento de información compleja. Al integrar diferentes modalidades, los modelos pueden captar relaciones y patrones que no serían evidentes al analizar cada tipo de dato de forma aislada. Esto es especialmente relevante en aplicaciones que requieren una comprensión profunda del contexto, como la traducción automática, la generación de descripciones de imágenes o la interacción en sistemas de diálogo. Además, los frameworks multimodales suelen incluir componentes que permiten la transferencia de aprendizaje entre modalidades, lo que mejora la eficiencia y la efectividad del entrenamiento de modelos. En resumen, estos frameworks son fundamentales para avanzar en el desarrollo de inteligencia artificial que imita la forma en que los humanos procesan información de manera multimodal.
