Prompting Multimodal

1. Fundamentos de Modelos de Visão e Linguagem (VLMs)

Até agora, nossos modelos eram como gênios que só sabiam ler e escrever. Agora, imagine dar a eles um par de olhos. Isso é, em essência, um Modelo de Visão e Linguagem (VLM - Vision-Language Model). É uma IA que consegue processar e entender informações de múltiplas "modalidades", principalmente texto e imagens, de forma conectada.

Como isso funciona? Pense que o modelo tem duas partes principais em seu "cérebro":

• O Especialista em Visão: Uma parte que é treinada para olhar para os pixels de uma imagem e convertê-los em conceitos. Ele não vê apenas "manchas coloridas", ele identifica objetos, texturas, ações e a relação entre eles (ex: "um gato fofo dormindo sobre um sofá vermelho").
• O Especialista em Linguagem: É o LLM que já conhecemos, mestre em gramática, contexto e conhecimento de mundo.

A mágica acontece porque essas duas partes são treinadas juntas com bilhões de exemplos de imagens e suas respectivas descrições. O especialista em linguagem aprende a associar as palavras "gato fofo dormindo" com os conceitos visuais que o especialista em visão extraiu. Eles aprendem a falar uma "língua" em comum, permitindo tarefas incríveis como descrever uma foto, responder perguntas sobre um vídeo ou até gerar uma imagem a partir de um texto.

Analogia: Imagine um tradutor poliglota que é fluente em Português e em uma língua alienígena chamada "Visualês", a língua das imagens. Quando você mostra uma foto para o VLM, sua parte visual entende a cena em "Visualês" instantaneamente. Em seguida, sua parte de linguagem traduz perfeitamente essa compreensão para o Português para você. O processo inverso também funciona: você fala em Português o que quer, e ele traduz para "Visualês" para criar uma nova imagem.

Imagem ilustrativa gerada pelo Gemini.

2. Interleaving de Múltiplas Modalidades

Fazer o upload de uma imagem e uma pergunta já é impressionante. Mas a verdadeira fronteira da multimodalidade é o "Interleaving", que significa entrelaçar ou misturar texto e imagens em uma única conversa, de forma fluida.

Isso permite que o modelo mantenha o contexto de várias imagens e textos ao mesmo tempo. Você pode mostrar uma imagem, fazer uma pergunta, mostrar outra imagem, fazer uma comparação, e ele se lembrará de tudo o que foi mostrado e dito para formular a resposta.

Vamos ver um exemplo prático. Imagine que você está analisando um relatório financeiro:

Seu prompt poderia ser:

"Analise os seguintes dados. Primeiro, aqui está o gráfico de vendas do ano passado:"

Gráfico de Barras: "Vendas Anuais 2024"

"Agora, veja o gráfico de despesas no mesmo período:"

Gráfico de Pizza: "Despesas Anuais 2024"

"Com base nos dois gráficos, em qual trimestre tivemos o maior lucro líquido (vendas - despesas)? Justifique sua resposta observando os picos de cada gráfico."

Para responder, o modelo precisa:

1. Extrair os dados visuais do primeiro gráfico.
2. Extrair os dados visuais do segundo gráfico.
3. Entender sua pergunta em texto, que conecta os dois gráficos.
4. Realizar uma operação lógica (comparação e subtração) usando informações de ambas as fontes.

Analogia: É como mostrar um álbum de fotos para um amigo e contar uma história. Você aponta para uma foto e diz "Aqui estávamos na praia" (imagem + texto). Vira a página, aponta para outra e diz "E aqui, duas semanas depois, na montanha" (outra imagem + outro texto). Então, você pergunta: "Olhando para as duas fotos e lembrando do que eu disse, em qual viagem eu parecia mais bronzeado?". Seu amigo precisa acessar a memória visual das duas fotos e o contexto de tempo que você deu para responder. O Interleaving dá essa mesma capacidade de raciocínio contextual para a IA.

Imagem ilustrativa gerada pelo Gemini.