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🖼️ Multimodal Prompting

Multimodal Prompting es una técnica que permite trabajar con diferentes tipos de datos en un solo prompt: texto, imágenes, audio, video o combinaciones entre ellos.

🧠 ¿Qué es Multimodal Prompting?​

Es la capacidad de los modelos de lenguaje avanzados (como GPT-4o, Gemini o Claude 3) de recibir entradas más allá del texto y razonar sobre ellas, mezclando lenguaje natural con comprensión visual, auditiva o incluso espacial.

📌 Ejemplo: "Describe lo que ves en esta imagen y escribí un tweet sobre ello."

✅ Ventajas​

  • Habilita tareas más cercanas al mundo real.
  • Permite comprender e interpretar múltiples tipos de medios.
  • Mejora la versatilidad de los modelos en aplicaciones prácticas.

⚠️ Desventajas​

  • Requiere modelos entrenados específicamente para ello.
  • Puede tener limitaciones en reconocimiento fino (texto en imagen, baja resolución, etc.).
  • Más pesado computacionalmente.

💡 Casos de uso comunes​

  • Análisis de imágenes médicas o científicas.
  • Subtitulado o transcripción automática de videos.
  • Interacción con PDFs, capturas de pantalla, gráficos.
  • Tutoría visual ("¿Qué dice este cartel?", "Explicá este diagrama.")
  • Generación de contenido visual a partir de texto (imagen → historia, código → visualización).

🧪 Ejemplos​

🟢 Ejemplo fácil – Imagen + texto​

Prompt:
[Imagen de una playa]
"¿Qué tipo de lugar es este? ¿Qué sensaciones transmite?"

🟠 Ejemplo intermedio – PDF + pregunta​

Prompt:
[PDF de un informe de marketing]
"Leé la sección de métricas del Q2 y resumí los hallazgos principales."

🔴 Ejemplo avanzado – Imagen + texto + objetivo personalizado​

Prompt:
[Foto de una app móvil]
"Esta es la interfaz actual. Sugerí tres mejoras de usabilidad, y justificá por qué cada una puede beneficiar al usuario final."

🔎 Aplicaciones actuales​

  • GPT-4o y GPT-4V: análisis de imágenes, captura de pantalla, documentos.
  • Gemini de Google: razonamiento visual + lenguaje.
  • Claude 3 (Anthropic): comprensión de gráficos, tablas e imágenes embebidas.
  • Plataformas de accesibilidad visual (narración de imágenes para personas ciegas).

🧠 Consejo final​

  • Siempre indicá qué querés que el modelo haga con el contenido visual o auditivo.
  • Asegurate que los archivos estén bien estructurados o legibles.
  • Multimodal no es solo imágenes: pensá en experiencias sensoriales completas.

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