MultiModalMamba

Mamba multimodal - [MMM]

Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) es un modelo de IA completamente nuevo que integra Vision Transformer (ViT) y Mamba, creando un modelo multimodal de alto rendimiento. MultiModalMamba se basa en Zeta, un marco de IA minimalista pero potente, diseñado para optimizar y mejorar la gestión de modelos de aprendizaje automático.

La capacidad de procesar e interpretar múltiples tipos de datos simultáneamente es esencial, el mundo no es unidimensional. MultiModalMamba aborda esta necesidad aprovechando las capacidades de Vision Transformer y Mamba, lo que permite un manejo eficiente de datos de texto e imágenes. Esto convierte MultiModalMamba en una solución versátil para un amplio espectro de tareas de IA.

Instalar

pip3 install mmm-zeta

Uso

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 , Modelo Listo para Entrenar

• Flexibilidad en los tipos de datos: el modelo MultiModalMamba puede manejar datos de texto e imágenes simultáneamente. Esto le permite entrenarse en una variedad más amplia de conjuntos de datos y tareas, incluidas aquellas que requieren comprensión de datos de texto e imágenes.

• Arquitectura personalizable: el modelo MultiModalMamba tiene numerosos parámetros como profundidad, abandono, cabezas, d_state, image_size, patch_size, encoder_dim, encoder_profundidad, encoder_heads y fusion_method. Estos parámetros se pueden ajustar según los requisitos específicos de la tarea en cuestión, lo que permite un alto grado de personalización en la arquitectura del modelo.

• Opción para devolver incrustaciones: el modelo MultiModalMamba tiene una opción return_embeddings. Cuando se establece en Verdadero, el modelo devolverá las incrustaciones en lugar del resultado final. Esto puede resultar útil para tareas que requieren acceso a las representaciones intermedias aprendidas por el modelo, como tareas de transferencia de aprendizaje o extracción de características.

 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 )

Implementación en el mundo real

¿Es usted una empresa que busca aprovechar el poder de la IA? ¿Quiere integrar modelos de última generación en su flujo de trabajo? ¡No busques más!

Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) es un modelo de IA de vanguardia que fusiona Vision Transformer (ViT) con Mamba, proporcionando una solución rápida, ágil y de alto rendimiento para sus necesidades multimodales.

¡Pero eso no es todo! Con Zeta, nuestro marco de IA simple pero poderoso, puede personalizar y ajustar fácilmente MultiModalMamba para que se ajuste perfectamente a sus estándares de calidad únicos.

Ya sea que trabaje con texto, imágenes o ambos, MultiModalMamba lo tiene cubierto. Con su configuración profunda y múltiples capas de fusión, puede manejar tareas complejas de IA con facilidad y eficiencia.

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• Versátil : maneje datos de texto e imágenes con un solo modelo.
• Potente : Aprovecha el poder de Vision Transformer y Mamba.
• Personalizable : ajusta el modelo a tus necesidades específicas con Zeta.
• Eficiente : Logre un alto rendimiento sin comprometer la velocidad.

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Licencia

MIT