Descripción: La fusión bimodal es un enfoque en el campo de los modelos multimodales que implica la combinación de información proveniente de dos modalidades diferentes, como texto e imágenes, para mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Este proceso se basa en la premisa de que la integración de datos de diferentes fuentes puede proporcionar una comprensión más rica y completa de la información, lo que a su vez puede llevar a mejores resultados en tareas específicas. Las características principales de la fusión bimodal incluyen la capacidad de capturar relaciones complejas entre las modalidades, la mejora en la precisión de las predicciones y la reducción de la ambigüedad que puede surgir al utilizar una sola fuente de datos. La relevancia de este enfoque radica en su aplicación en diversas áreas, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial, donde la interacción entre diferentes tipos de datos es crucial para el desarrollo de sistemas inteligentes. Al combinar las fortalezas de cada modalidad, la fusión bimodal permite a los modelos aprender patrones más complejos y realizar tareas que serían difíciles de abordar utilizando solo una modalidad.
