Modelos multimodales

1) Por qué la multimodalidad de iGaming

• reducir el fodo (KYC + liveness, «pantalla a pantalla», sustitución de imágenes);
• acelerar la moderación y la marca-caja fuerte de creativos/videos por jurisdicciones;
• entender el contexto de los streams y menciones de proveedores/juegos;
• encontrar las raíces de los problemas de UX (vídeo + eventos de registro + comentarios);
• dar a los agentes de sapport respuestas «ricas» (texto + pantalla/vídeo/enlaces);
• mejorar los procesos RG (texto de queja + patrón de frustración visual + historial de la sesión).

2) Arquitecturas y patrones

2. 1 CLIP-similar (dual encoders, contrastive)

Dos codificadores (texto/visual) son entrenados en ITC (contrastive image-text). Búsqueda rápida/match: logotipos, igra↔kreativ, strim↔provayder.

2. 2 Encoder→Decoder / VLM

Codificador visual + decodificador LLM para «describir» la imagen/video, responder preguntas por UI/captura de pantalla, explicar soluciones KYC. Admite Grounding (bbox/máscaras) y Toolformer-estilo de llamada de herramientas.

2. 3 Perceiver/Perceiver IO/Flamingo-similar

Secuencias largas y modalidades mixtas (fotogramas + texto + fichas tabulares). Útil para streams y fotogramas KYC secuenciales.

2. 4 LLM como orquestador (Router/Agent)

Modelos ligeros especializados en la vía crítica (detección de mapas/rostros, OCR, ASR) + LLM, que choca con los resultados, evoca reglas, escribe razones legibles por hombres.

2. 5 Fusion-Late / Fusion-Early / Co-attention

Más tarde, la fusión es confiable y barata; temprano - más poderoso, pero más caro. Para la ruta prod: más a menudo late + co-attention (balance de precisión/costo).

3) Datos y marcas

Sincronización: fotogramas/subtítulos/eventos del juego/chats → alineación de tiempo (ASR/diarización para audio).
PII/biometría: editar rostros/documentos (cajas/máscaras), tokenizar identificadores; Compatibilidad con DSAR.
Diccionarios de dominio: PSP/proveedores/juegos, términos RG/bonos, pagos locales (Papara/Mefete/PIX).
Sintética: documentos/selfies con variaciones de luz/ángulo; creativos con diferentes logotipos/STA; «pere-comeremos» de la pantalla.
Formación activa: el modelo marca casos inciertos/fronterizos; Contorno HITL.
Equilibrio: clases raras (spooof, símbolo prohibido, 18 +) - no menos que la masa principal.

4) Alineación y aprendizaje

ITC (InfoNCE): tekst↔izobrazheniye/kadr (muchos negativos, softmax de temperatura).
ITM (Image-Text Matching): binarca «coincidente/no».
Instrucción tuning: diálogos «pregunta sobre IU/documento → respuesta + justificación».
Grounding: supervision on bbox/masks for links «aquí es donde está el error».
Uso de Causal/Tool: las plantillas «vieron → llamaron a OCR/NER → taladraron los límites de PSP».
RLHF/RLAIF: preferencias de los revolvers para escenarios de «protección» (publicidad/18 +/RG).

5) Privacidad, seguridad, ética

Biometrics-by-design: pre-validación de dispositivos, edge-inference, encriptación de embarques, vida útil.
Zero-PII en los logs: ni marcos en bruto ni texto completo del documento; tokens y enlaces a casos.
DSAR/Legal Hold: criptoestrategia, registros de soluciones inmutables (WORM).
Fairness/Bias: iluminación/tono de piel/cámara/lenguaje → informes regulares y tolerancias paritarias.
Jurisdicciones: filtros 18 +, «publicidad responsable», almacenamiento y claves en la región de licencia.

6) Escenarios clave (iGaming)

1. KYC + Liveness (vídeo + texto)

OCR de los campos del documento, comparación con la solicitud (tabulares).
Selfies/fotogramas → embeddings/spoof score; explicación de «por qué deny» en referencia a la región de la regla.

2. Moderación creativa/video

Detección de textos/logotipos/símbolos prohibidos, dados de edad, apuestas/mensajes engañosos.
Generación de un informe «político» para el marketing: qué corregir y por qué.

3. Análisis de streaming (vídeo + chat)

Logo/juego/eventos (gran ganancia, descuento), tono de chat, toxicidad.
Atribución de las impresiones promocionales al proveedor, alineación por código de tiempo.

4. Sapport/UX (capturas de pantalla + texto)

Q&A por screen: "¿Dónde está el botón de salida? ", "¿Por qué el error KYC?" - con la iluminación del área de IU.

5. RG/Antifraude

Pantallas de vídeo «re-capture», correlación con el texto de las quejas y las señales de la sesión; Escaladas HITL.

7) Métricas y referencias

SLO en línea: tasa de éxito ≥ 99. 5%, p95 ≤ 300-500 ms (depende de la ruta), drift-alerta.

8) Operación y costo (MLOps)

Registro: versiones del modelo/datos/augmentaciones; policy «donde se puede aplicar».
Lanzamientos: shadow/canary/blue-green; retroceso automático por FPR/latency/drift.
Observabilidad: latency p50/95/99, error rate, GPU/CPU util, PSI de deriva (escenas/idiomas).
Control de costo: destilación/cuantización (FP16/INT8), sempling de marco, caché de embarque, routing «ligero/pesado».
HITL: cola de polémicos; entrenamiento activo y reposición de golden-set.
Aislamiento geo/tenante: diferentes claves, cuotas, políticas de ruta.

9) Plantillas (listas para usar)

9. 1 API de moderador multimodal

yaml
POST /v1/moderation/mm request:
image_token: "img_..."
text: "Join now and win..."
market: "TR"
channel: "display"
response:
violations: ["age_rating_missing","misleading_promise"]
grounding:
- type: "bbox"
label: "misleading_promise"
box: [x1,y1,x2,y2]
decision: "deny"
trace_id: "..."
slo: {p95_ms: 350}
privacy: {pii: false}

9. 2 Política SLO/Privacidad

yaml service: multimodal.core slo:
success_rate: 0.995 latency_p95_ms: 300 drift_psi_max: 0.2 privacy:
store_raw_media: false biometrics_tokenized: true retention: "P30D"
ethics:
bias_gap_pp_max: 3

9. 3 Tarjeta modelo (fragmento)

yaml model: "mm_clip_ui_vlm@2.3.1"
task: ["creative_moderation","ui_qa","kyc_support"]
data: {images: 2.1M, texts: 12M, videos: 90k clips}
metrics:
moderation_precision_deny: 0.92 ui_qa_f1: 0.81 ocr_cer: 0.055 limits:
no_personal_photos_in_training: true region_keys: ["EEA","LATAM","TR"]
review_cycle_days: 90

9. 4 Esquema «events_mm_gold»

yaml ts: TIMESTAMP brand: STRING country: STRING modality: STRING   # image    video    text    mix task: STRING     # moderation    kyc    ui_qa    stream_logo decision: STRING   # allow    manual    deny scores: MAP<STRING,FLOAT>
grounding: JSON    # bboxes/masks/timecodes trace_id: STRING

9. 5 Prompt-template (UI Q&A, seguridad)

Ты ассистент по UI. На входе: описание экрана (OCR/объекты) и вопрос.
1) Отвечай только тем, что видно на экране или в правилах бренда.
2) Если данных не хватает — скажи «недостаточно информации» и предложи шаг.
3) Никогда не проси пользователя присылать документы в чат.
Верни: ответ, краткое обоснование, при наличии — координаты области.

10) Hoja de ruta para la implementación

0-30 días (MVP)

1. Búsqueda CLIP de logotipos/juegos + moderación simple de creativos (texto/18 +).
2. UI Q&A en capturas de pantalla (selección de zonas), integración en sapport.
3. Edición PII de pipeline y tokenización; observabilidad latency/success.

30-90 días

1. Módulo de vídeo de streaming: logo/highlights + enlace de chat (ASR/tono).
2. Asistente de KYC: explicaciones de soluciones (grounding por documento/selfie), cola de éxitos.
3. Lanzamientos canarios, alertas a la deriva (escenas/idiomas), informes bias/fairness.

3-6 meses

1. Adiestramiento de instrucciones en tareas de dominio (reglas de moderación/UX/PSP).
2. Inferencia confidencial (TEE) en los flujos de pago/VIP.
3. Destilación/cuantización, caché de embarque; presupuesto del costo por solicitud.
4. Auto-generación de casos de oro de polémicos y post mortems.

11) Anti-patrones

Fotogramas/audio crudos en los logs y almacenamiento a largo plazo sin ninguna razón.
«Un modelo para todo» en una ruta de pago crítica - sin router y fallback.
Falta de grounding/explicabilidad en la moderación: disputas con el marketing y los reguladores.
Ignorar bias/iluminación/cámaras: fallos KYC locales.
Sin alertas a la deriva: las degradaciones se «propagan» por regiones.
Modelos sin HITL: no hay mejora en los casos de borde.

12) Secciones relacionadas

Visión informática en iGaming, NLP y procesamiento de textos, Análisis sentimental de revisiones, Prácticas de DataOps, MLOps: explotación de modelos, Análisis de anomalías y correlaciones, Alertas de flujos de datos, API de análisis y métricas, Seguridad de datos y encriptación, Control de acceso, Ética de datos y transparencia.

Resultado

Los modelos multimodales convierten canales dispares - texto, imagen, vídeo, sonido y eventos - en un flujo coherente, explicable y seguro de soluciones. En iGaming, esto significa KYC más rápido y honesto, menos frod, creativos seguros, atribución transparente de proveedores en streaming y respuestas inteligentes de sapport, con estricto apego a la privacidad, los presupuestos y la regulación.