تنزيل MultiModalMamba - تنزيل كود مصدر MultiModalMamba

MultiModalMamba

كود الذكاء الاصطناعي

1.0.0

تنزيل

متعدد الوسائط

مامبا متعددة الوسائط - [MMM]

يعد Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) نموذجًا جديدًا تمامًا للذكاء الاصطناعي يدمج Vision Transformer (ViT) وMamba، مما يؤدي إلى إنشاء نموذج متعدد الوسائط عالي الأداء. تم تصميم MultiModalMamba استنادًا إلى Zeta، وهو إطار عمل بسيط ولكنه قوي للذكاء الاصطناعي، مصمم لتبسيط وتعزيز إدارة نماذج التعلم الآلي.

تعد القدرة على معالجة وتفسير أنواع البيانات المتعددة في نفس الوقت أمرًا ضروريًا، فالعالم ليس أحادي البعد. يعالج MultiModalMamba هذه الحاجة من خلال الاستفادة من إمكانيات Vision Transformer وMamba، مما يتيح التعامل الفعال مع كل من بيانات النص والصورة. وهذا يجعل MultiModalMamba حلاً متعدد الاستخدامات لمجموعة واسعة من مهام الذكاء الاصطناعي.

ثَبَّتَ

pip3 install mmm-zeta

الاستخدام

`MultiModalMamba Block`

 # Import the necessary libraries
import torch 
from torch import nn
from mm_mamba import MultiModalMamba Block

# Create some random input tensors
x = torch . randn ( 1 , 16 , 64 )  # Tensor with shape (batch_size, sequence_length, feature_dim)
y = torch . randn ( 1 , 3 , 64 , 64 )  # Tensor with shape (batch_size, num_channels, image_height, image_width)

# Create an instance of the MultiModalMamba Block model
model = MultiModalMamba Block (
    dim = 64 ,  # Dimension of the token embeddings
    depth = 5 ,  # Number of Mamba layers
    dropout = 0.1 ,  # Dropout probability
    heads = 4 ,  # Number of attention heads
    d_state = 16 ,  # Dimension of the state embeddings
    image_size = 64 ,  # Size of the input image
    patch_size = 16 ,  # Size of each image patch
    encoder_dim = 64 ,  # Dimension of the encoder token embeddings
    encoder_depth = 5 ,  # Number of encoder transformer layers
    encoder_heads = 4 ,  # Number of encoder attention heads
    fusion_method = "mlp" ,
)

# Pass the input tensors through the model
out = model ( x , y )

# Print the shape of the output tensor
print ( out . shape )

`MultiModalMamba` ، نموذج جاهز للتدريب

المرونة في أنواع البيانات: يمكن لنموذج MultiModalMamba التعامل مع بيانات النص والصورة في وقت واحد. وهذا يسمح لها بالتدريب على مجموعة واسعة من مجموعات البيانات والمهام، بما في ذلك تلك التي تتطلب فهم بيانات النص والصورة.
بنية قابلة للتخصيص: يحتوي نموذج MultiModalMamba على العديد من المعلمات مثل العمق، والتسرب، والرؤوس، وd_state، وimage_size، وpatch_size، وencoder_dim، وencoder_ Deep، وencoder_heads، وfusion_method. يمكن ضبط هذه المعلمات وفقًا للمتطلبات المحددة للمهمة المطروحة، مما يسمح بدرجة عالية من التخصيص في بنية النموذج.
خيار إرجاع التضمينات: يحتوي نموذج MultiModalMamba على خيار إرجاع التضمينات. عند التعيين على True، سيعيد النموذج التضمينات بدلاً من المخرجات النهائية. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للمهام التي تتطلب الوصول إلى التمثيلات الوسيطة التي تعلمها النموذج، مثل نقل التعلم أو مهام استخراج الميزات.

 import torch  # Import the torch library

# Import the MultiModalMamba model from the mm_mamba module
from mm_mamba import MultiModalMamba

# Generate a random tensor 'x' of size (1, 224) with random elements between 0 and 10000
x = torch . randint ( 0 , 10000 , ( 1 , 196 ))

# Generate a random image tensor 'img' of size (1, 3, 224, 224)
img = torch . randn ( 1 , 3 , 224 , 224 )

# Audio tensor 'aud' of size 2d
aud = torch . randn ( 1 , 224 )

# Video tensor 'vid' of size 5d - (batch_size, channels, frames, height, width)
vid = torch . randn ( 1 , 3 , 16 , 224 , 224 )

# Create a MultiModalMamba model object with the following parameters:
model = MultiModalMamba (
    vocab_size = 10000 ,
    dim = 512 ,
    depth = 6 ,
    dropout = 0.1 ,
    heads = 8 ,
    d_state = 512 ,
    image_size = 224 ,
    patch_size = 16 ,
    encoder_dim = 512 ,
    encoder_depth = 6 ,
    encoder_heads = 8 ,
    fusion_method = "mlp" ,
    return_embeddings = False ,
    post_fuse_norm = True ,
)

# Pass the tensor 'x' and 'img' through the model and store the output in 'out'
out = model ( x , img , aud , vid )

# Print the shape of the output tensor 'out'
print ( out . shape )

النشر في العالم الحقيقي

هل أنت مؤسسة تتطلع إلى الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي؟ هل ترغب في دمج أحدث النماذج في سير عملك؟ لا مزيد من البحث!

يعد Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) نموذجًا متطورًا للذكاء الاصطناعي يدمج Vision Transformer (ViT) مع Mamba، مما يوفر حلاً سريعًا وخفيفًا وعالي الأداء لاحتياجاتك متعددة الوسائط.

ولكن هذا ليس كل شيء! باستخدام Zeta، إطار عمل الذكاء الاصطناعي البسيط والقوي لدينا، يمكنك بسهولة تخصيص MultiModalMamba وضبطه ليناسب معايير الجودة الفريدة الخاصة بك تمامًا.

سواء كنت تتعامل مع النصوص أو الصور أو كليهما، MultiModalMamba يوفر لك كل ما تحتاجه. بفضل تكوينه العميق وطبقات الدمج المتعددة، يمكنك التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة بسهولة وكفاءة.