MultiModalMamba

Mamba multimodal - [MMM]

Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) est un tout nouveau modèle d'IA qui intègre Vision Transformer (ViT) et Mamba, créant un modèle multimodal hautes performances. MultiModalMamba est construit sur Zeta, un framework d'IA minimaliste mais puissant, conçu pour rationaliser et améliorer la gestion des modèles d'apprentissage automatique.

La capacité de traiter et d’interpréter simultanément plusieurs types de données est essentielle, le monde n’est pas unidimensionnel. MultiModalMamba répond à ce besoin en exploitant les capacités de Vision Transformer et de Mamba, permettant une gestion efficace des données texte et image. Cela fait de MultiModalMamba une solution polyvalente pour un large éventail de tâches d'IA.

Installer

pip3 install mmm-zeta

Usage

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 , modèle prêt à entraîner

• Flexibilité des types de données : le modèle MultiModalMamba peut gérer simultanément les données texte et image. Cela lui permet d'être formé sur une plus grande variété d'ensembles de données et de tâches, y compris ceux qui nécessitent une compréhension des données textuelles et images.

• Architecture personnalisable : le modèle MultiModalMamba possède de nombreux paramètres tels que la profondeur, le décrochage, les têtes, d_state, image_size, patch_size, encoder_dim, encoder_degree, encoder_heads et fusion_method. Ces paramètres peuvent être ajustés en fonction des exigences spécifiques de la tâche à accomplir, permettant un degré élevé de personnalisation de l'architecture du modèle.

• Option pour renvoyer les intégrations : le modèle MultiModalMamba a une option return_embeddings. Lorsqu'il est défini sur True, le modèle renvoie les intégrations au lieu de la sortie finale. Cela peut être utile pour les tâches qui nécessitent l'accès aux représentations intermédiaires apprises par le modèle, telles que les tâches d'apprentissage par transfert ou d'extraction de fonctionnalités.

 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 )

Déploiement dans le monde réel

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Licence

MIT