Descripción: Los modelos explicativos en la categoría de modelos multimodales son herramientas diseñadas para proporcionar explicaciones claras y comprensibles de sus predicciones. Estos modelos integran múltiples tipos de datos y modalidades, como texto, imágenes, audio y otros formatos, para ofrecer una visión más completa y precisa de un fenómeno o comportamiento. Su principal característica es la capacidad de combinar diferentes fuentes de información, lo que les permite captar la complejidad de los datos y mejorar la interpretación de los resultados. Al hacerlo, no solo generan predicciones, sino que también explican el razonamiento detrás de ellas, lo que es crucial en contextos donde la transparencia y la interpretabilidad son esenciales. Esto es especialmente relevante en campos como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, donde la comprensión de cómo y por qué un modelo llega a una conclusión puede influir en la confianza de los usuarios y en la toma de decisiones. En resumen, los modelos explicativos multimodales son fundamentales para avanzar en la comprensión de sistemas complejos y para fomentar una interacción más efectiva entre humanos y máquinas.
