Descripción: Los Modelos Multimodales en Capas son arquitecturas de aprendizaje automático que integran y procesan información proveniente de diferentes modalidades, como texto, imágenes y audio, utilizando múltiples capas de redes neuronales. Estas capas permiten que el modelo aprenda representaciones complejas y jerárquicas de los datos, facilitando la fusión de información de diversas fuentes. La principal característica de estos modelos es su capacidad para manejar la heterogeneidad de los datos, lo que los hace especialmente útiles en tareas donde la información no se presenta en un solo formato. Por ejemplo, en la clasificación de contenido multimedia, un modelo multimodal puede analizar tanto el texto de una descripción como las imágenes asociadas para ofrecer una comprensión más completa del contexto. Además, la estructura en capas permite que el modelo refine sus predicciones a medida que avanza a través de las distintas etapas de procesamiento, mejorando así la precisión y la relevancia de los resultados. Esta arquitectura ha demostrado ser efectiva en diversas aplicaciones, destacando su versatilidad y potencial en el campo de la inteligencia artificial.
