2. Procesamiento multimodal
El procesamiento multimodal es una de las capacidades más avanzadas e innovadoras de Deepseek, específicamente a través del modelo Deepseek-VL (Vision-Language). Permite que el modelo interprete y combine información visual (imágenes) y lingüística (texto) para generar respuestas coherentes, analíticas y contextualizadas.
¿Qué significa “multimodal”?
En inteligencia artificial, el procesamiento multimodal se refiere a la capacidad de un modelo para analizar simultáneamente diferentes tipos de datos o. «modalidades», como:
• Texto (lenguaje natural)
• Imágenes (fotografías, diagramas, capturas de pantalla)
• Audio o vídeo (en otros modelos más complejos)
En el caso de Deepseek-VL, se combinan imagen + texto como entrada, y se genera una respuesta textual como salida.
¿Cómo funciona el procesamiento multimodal en Deepseek?
1. Entrada de imagen
• Una imagen (por ejemplo, un gráfico, una captura de pantalla o una fotografía) se convierte en vectores numéricos mediante un Vision
Encoder, como:
o CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining)
o ViT (Vision Transformer)
• Este vector representa visualmente la imagen de forma que el modelo pueda “comprenderla”.2. Entrada de texto
• Simultáneamente, el texto se tokeniza (dividido en fragmentos numéricos) y se convierte en embeddings textuales.
3. Fusión de datos
• Los vectores de imagen y texto se concatenan o integran en una secuencia común.
• El modelo procesa ambos tipos de datos conjuntamente en su arquitectura Transformer.
• Así, puede “entender el texto en contexto de la imagen” y viceversa.
4. Generación de salida
• El modelo produce una respuesta textual que tiene en cuenta ambos elementos (lo que ve y lo que lee).
• Por ejemplo, puede explicar lo que aparece en una imagen, responder preguntas sobre un gráfico, o interpretar el contenido de una interfaz.
Ventajas del enfoque multimodal
• Comprensión más rica del contexto, combinando lo que “se ve” con lo que “se dice”.
• Mejora en tareas educativas, científicas o técnicas con elementos visuales.
• Automatiza tareas que antes requerían intervención humana experta.• Facilita interfaces más naturales entre humanos y máquinas (visión + texto).
3. Tokenización y estructura de entrada/salida
La tokenización y la estructura de entrada y salida son elementos esenciales en el funcionamiento de los modelos de Deepseek, ya que definen cómo se interpreta la información que se introduce al modelo y cómo se genera la respuesta. Esta mecánica aplica tanto para texto, como para código y entradas multimodales.
La tokenización es el proceso por el cual una frase o párrafo se divide en fragmentos más pequeños llamados tokens. Estos tokens pueden ser palabras completas, partes de palabras, sílabas o incluso caracteres individuales. Los modelos de Deepseek utilizan un sistema de tokenización basado en Byte Pair Encoding (BPE), que equilibra eficiencia y comprensión del lenguaje al dividir las palabras según su frecuencia de aparición y composición interna.
Cuando el usuario introduce un texto como, por ejemplo, “Deepseek es una IA potente”, el modelo lo convierte en una secuencia de tokens como “Deep”, “seek”, “ es”, “ una”, “ IA”, “ potente”. Estos tokens se traducen internamente en números que representan posiciones en el vocabulario del modelo. Esos números, llamados IDs de tokens, se transforman en vectores numéricos para ser procesados por las capas internas del modelo.
En el caso de los modelos Deepseek-LLM y Deepseek-Coder, el modelo trabaja solo con texto. El input o entrada es un texto plano, que se convierte en una secuencia de tokens numéricos. Luego, el modelo procesa esta secuencia y genera una nueva secuencia de tokens que representa la salida: una respuesta en lenguaje natural o una solución de código. Por ejemplo, si se le pide “Escribe una función en Python que sume dos números”, la salida generada podría ser una función en código Python que resuelva esa instrucción.
En el caso de Deepseek-VL, que trabaja con imágenes y texto al mismo tiempo, el proceso de entrada incluye tanto la tokenización del texto como la conversión de la imagen en vectores a través de un codificador visual. Ambos conjuntos de vectores (imagen y texto) se combinan y se introducen en el modelo para ser procesados de manera conjunta. Esto permite generar respuestas que tienen en cuenta tanto lo que se ve como lo que se dice.
El modelo genera las salidas de manera secuencial, token por token, prediciendo cuál es el siguiente token más probable en función del contexto anterior. Una vez que se genera la secuencia completa, esta se convierte de nuevo en texto legible o código fuente. Así es como el modelo produce sus respuestas finales.En resumen, la tokenización permite al modelo interpretar el lenguaje humano de forma numérica y estructurada, facilitando tanto la entrada como la salida de datos. Esta operación, aunque invisible para el usuario, es fundamental para que
Deepseek funcione de forma precisa y eficiente en diferentes contextos.