Multimodal Prompting

El Multimodal Prompting DEBE implementarse como un proceso estructurado que integra múltiples tipos de datos (texto, imágenes, audio, video) en un solo prompt. Todo prompt multimodal DEBE especificar explícitamente el tipo de análisis requerido para cada medio y DEBE mantener una estructura clara de interacción entre los diferentes modos de entrada.

Ejemplos

✅ Ejemplo Correcto

Objetivo del Prompt

Analizar información combinando texto e imagen, integrando ambos resultados en una conclusión coherente.

Parámetros Recomendados

• Temperature: 0.5
• Top-K: 10
• Top-P: 0.9
• Token Limit: 80

Prompt

Análisis Multimodal

Entradas:
TEXTO: "El paciente presenta fiebre y dolor de cabeza."
IMAGEN: [radiografía de tórax adjunta]

Instrucciones:
1. Analiza el texto clínico
2. Analiza la imagen médica
3. Integra la información de ambas fuentes
4. Proporciona una conclusión final

Formato de respuesta:
- Análisis por medio
- Integración de información
- Conclusión final

Output

Análisis de texto: El paciente tiene síntomas compatibles con infección.
Análisis de imagen: La radiografía muestra una opacidad en el lóbulo inferior derecho.
Integración: Los hallazgos sugieren neumonía.
Conclusión final: Diagnóstico probable de neumonía, se recomienda tratamiento antibiótico.

❌ Ejemplo Incorrecto

Objetivo del Prompt

Analizar información multimodal, pero sin estructura ni instrucciones claras.

Parámetros Recomendados

• Temperature: 0.5
• Top-K: 10
• Top-P: 0.9
• Token Limit: 80

Prompt

Analiza esto: "El paciente presenta fiebre y dolor de cabeza." y la radiografía adjunta.

Output

Parece que está enfermo.

Justificación

La implementación consistente de Multimodal Prompting es necesaria porque:

1. Garantiza un análisis coherente de múltiples tipos de datos
2. Mejora la precisión en tareas que requieren integración de información
3. Facilita la interpretación de resultados complejos
4. Optimiza el uso de recursos computacionales

Reglas de Uso

1. Estructura del Prompt

• DEBE especificar el tipo de cada medio de entrada
• DEBE incluir instrucciones claras para cada tipo de análisis
• DEBE definir el formato de respuesta esperado
• DEBE establecer la relación entre los diferentes modos

2. Análisis de Medios

• DEBE validar la calidad de cada entrada
• DEBE aplicar el procesamiento adecuado por tipo
• DEBE mantener la coherencia entre análisis
• DEBE considerar limitaciones de cada medio

3. Integración

• DEBE combinar la información de manera coherente
• DEBE priorizar la información relevante
• DEBE manejar conflictos entre fuentes
• DEBE proporcionar justificación de la integración

Cuándo Aplicar

1. Análisis de imágenes médicas o científicas
2. Transcripción y análisis de contenido audiovisual
3. Interpretación de documentos multimedia
4. Generación de contenido basado en múltiples fuentes
5. Análisis de interfaces y diseño

Cuándo Evitar

1. Cuando los medios no son relevantes para la tarea
2. En sistemas con recursos computacionales limitados
3. Cuando la calidad de los medios es insuficiente
4. En tareas que requieren respuesta inmediata

Métricas de Calidad

Métrica	Descripción	Umbral Mínimo
Precisión	Exactitud del análisis	≥ 90%
Coherencia	Integración de medios	≥ 85%
Eficiencia	Tiempo de procesamiento	≤ 5s
Calidad	Resolución de medios	≥ 720p

Referencias Técnicas

• Modelos multimodales: GPT-4V, Gemini, Claude 3
• Frameworks de procesamiento: OpenCV, PyTorch
• Herramientas de análisis: TensorFlow, HuggingFace
• Métricas de evaluación: mAP, IoU, BLEU