Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) ist ein völlig neues KI-Modell, das Vision Transformer (ViT) und Mamba integriert und so ein leistungsstarkes multimodales Modell erstellt. MultiModalMamba basiert auf Zeta, einem minimalistischen und dennoch leistungsstarken KI-Framework, das die Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen rationalisieren und verbessern soll.
Die Fähigkeit, mehrere Datentypen gleichzeitig zu verarbeiten und zu interpretieren, ist unerlässlich, da die Welt nicht eindimensional ist. MultiModalMamba geht auf diesen Bedarf ein, indem es die Funktionen von Vision Transformer und Mamba nutzt und so eine effiziente Verarbeitung von Text- und Bilddaten ermöglicht. Dies macht MultiModalMamba zu einer vielseitigen Lösung für ein breites Spektrum an KI-Aufgaben.
pip3 install mmm-zeta
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
, bereit zum Trainieren des ModellsFlexibilität bei den Datentypen: Das MultiModalMamba -Modell kann sowohl Text- als auch Bilddaten gleichzeitig verarbeiten. Dadurch kann es für eine größere Vielfalt an Datensätzen und Aufgaben trainiert werden, einschließlich solcher, die das Verständnis sowohl von Text- als auch Bilddaten erfordern.
Anpassbare Architektur: Das MultiModalMamba -Modell verfügt über zahlreiche Parameter wie Tiefe, Dropout, Köpfe, d_state, image_size, patch_size, Encoder_dim, Encoder_Tiefe, Encoder_heads und Fusion_method. Diese Parameter können entsprechend den spezifischen Anforderungen der jeweiligen Aufgabe abgestimmt werden, was einen hohen Grad an Anpassung in der Modellarchitektur ermöglicht.
Option zum Zurückgeben von Einbettungen: Das MultiModalMamba -Modell verfügt über eine return_embeddings-Option. Wenn es auf „True“ gesetzt ist, gibt das Modell die Einbettungen anstelle der endgültigen Ausgabe zurück. Dies kann für Aufgaben nützlich sein, die Zugriff auf die vom Modell erlernten Zwischendarstellungen erfordern, z. B. Transferlernen oder Aufgaben zur Merkmalsextraktion.
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 )
Sind Sie ein Unternehmen, das die Leistungsfähigkeit der KI nutzen möchte? Sie möchten modernste Modelle in Ihren Workflow integrieren? Suchen Sie nicht weiter!
Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) ist ein hochmodernes KI-Modell, das Vision Transformer (ViT) mit Mamba verbindet und so eine schnelle, agile und leistungsstarke Lösung für Ihre multimodalen Anforderungen bietet.
Aber das ist noch nicht alles! Mit Zeta, unserem einfachen, aber leistungsstarken KI-Framework, können Sie MultiModalMamba einfach anpassen und verfeinern, um es perfekt an Ihre individuellen Qualitätsstandards anzupassen.
Egal, ob Sie mit Text, Bildern oder beidem arbeiten, MultiModalMamba sind Sie an der richtigen Adresse. Mit seiner umfassenden Konfiguration und mehreren Fusionsebenen können Sie komplexe KI-Aufgaben einfach und effizient bewältigen.
Lassen Sie sich nicht von der Komplexität der KI ausbremsen. Entscheiden Sie sich für Multi Modal Mamba und bleiben Sie immer einen Schritt voraus!
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MIT