Introducción a la Multimodalidad
Ya comprendes cómo funciona un LLM básico, ¡excelente trabajo! Ahora vamos a profundizar en conceptos más avanzados: los LLMs pueden realizar llamadas a funciones (function calling) y algunos también son multimodales.
¿Qué significa multimodalidad?
La multimodalidad significa simplemente que el LLM puede procesar no solo texto, sino también:
- 📸 Imágenes
- 🎵 Audio
- 🎥 Video
Esto es posible porque tienen integrados codificadores especializados:
- Codificador de audio para procesar sonidos
- Codificador de visión (CLIP) para procesar imágenes
La Parte Divertida: Function Calling
Aquí viene lo interesante: no necesitas un LLM multimodal para procesar estos tipos de contenido, gracias a las llamadas a funciones.
El Problema de la Ventana de Contexto
Recuerda que los LLMs tienen una ventana de contexto limitada. Una vez que se llena, el LLM «olvida» las conversaciones anteriores y ya no entiende de qué estás hablando.
La solución: Tecnología RAG (Retrieval-Augmented Generation) + Function Calling
El LLM como Sistema Operativo
Andrew Karpathy creó una analogía brillante que explica perfectamente este concepto:
El LLM es como un nuevo sistema operativo
- 💻 LLM = Computadora
- 🧠 RAM = Ventana de contexto
- 📞 Function Calling = Comunicación con herramientas externas
¿Con qué puede comunicarse un LLM?
A través de function calling, un LLM puede conectarse con:
1. 📁 Sistema de Archivos con Embeddings (Tecnología RAG)
- Bases de datos vectoriales
- Documentos almacenados
- Conocimiento específico de tu empresa
2. 🤖 Otros LLMs
- Comunicación a través de APIs
- Creación de agentes de IA
3. 🌐 Internet
- Búsquedas web en tiempo real
- Acceso a información actualizada
4. 🧮 Herramientas de Cálculo
- Calculadoras
- Intérpretes de Python
- Terminales de comandos
5. 🎬 Generación de Contenido
- Modelos de generación de video (como VO2 en Gemini)
- Herramientas de creación multimedia
6. 🎤 Audio y Video
- Procesamiento de voz
- Análisis de contenido multimedia
Analogía con una Computadora Tradicional
Siguiendo la analogía de Karpathy:
| Componente LLM | Equivalente en Computadora |
|---|---|
| LLM + RAM | Procesador + Memoria |
| Sistema de archivos con embeddings | Disco duro |
| Calculadora/Python | Software tradicional |
| Audio/Video | Dispositivos periféricos |
| Navegador web | Conexión Ethernet |
| Otros LLMs | Agentes de IA |
Ejemplos Prácticos con ChatGPT
1. Búsqueda Web en Tiempo Real
Pregunta: «¿Cuál es el precio del Bitcoin hoy?»
Proceso:
- ChatGPT detecta que necesita información actualizada
- Hace function calling a APIs de búsqueda web
- Consulta CoinMarketCap, TradingView, crypto.com
- Devuelve el precio actual (~$85,000 en el ejemplo)
2. Procesamiento de Audio
- Modo de voz avanzado
- Conversaciones naturales de ida y vuelta
- Function calling a modelos de texto-a-voz
3. Análisis de Datos y Visualización
Ejemplo: «Tengo $50,000: 50% en acciones, 20% en bonos, el resto en efectivo. Haz un gráfico circular.»
Proceso:
- Function calling al intérprete de Python
- Genera código automáticamente
- Crea visualización interactiva
4. Tecnología RAG en Acción
Cómo crear un GPT personalizado:
- Subir documentos de tu empresa/proyecto
- Crear instrucciones (system prompts)
- Hacer preguntas específicas sobre tu contenido
Ejemplo: «¿Cuántas horas al día trabaja la empresa AI con Arnie?»
- El LLM busca en tu base de datos vectorial
- Encuentra la respuesta específica de tus documentos
- Responde: «24 horas al día, 7 días a la semana»
5. Generación de Imágenes
Solicitud: «Haz una imagen simple sobre tecnología RAG»
Proceso:
- Function calling a modelos de generación de imágenes
- Crea visualizaciones conceptuales
- Muestra cómo funciona RAG visualmente
¿Por qué es Revolucionario?
Antes: LLMs Limitados
- Solo procesaban texto
- Conocimiento estático hasta la fecha de entrenamiento
- Sin acceso a datos específicos de tu negocio
Ahora: LLMs como Plataformas
- Conectividad total con herramientas externas
- Acceso en tiempo real a información actualizada
- Personalización completa con tus datos
- Automatización inteligente de tareas complejas
Aplicaciones en el Mundo Real
Para Desarrolladores
- Chatbots inteligentes con acceso a bases de datos
- Agentes de IA especializados
- Automatización de procesos empresariales
Para Empresas
- Asistentes virtuales con conocimiento corporativo
- Análisis automático de documentos
- Atención al cliente personalizada
Lo que Viene
En el próximo video profundizaremos en:
- 🔍 Bases de datos vectoriales
- 📊 Embeddings y cómo funcionan
- 🎯 Resultados Top-K
- ⚙️ Implementación práctica de RAG
Resumen Clave
Function Calling = Superpoderes para LLMs
- Extiende capacidades más allá del texto
- Conecta con herramientas externas vía APIs
- Resuelve limitaciones de ventana de contexto
- Personaliza con datos específicos a través de RAG
- Crea experiencias interactivas y dinámicas
No te preocupes si parece complejo ahora. Construiremos este conocimiento paso a paso, y pronto estarás creando tus propios agentes RAG profesionales.
¿Listo para dominar las bases de datos vectoriales? ¡Nos vemos en el siguiente video!