MultiModalMamba

Multi Modal Mamba - [MMM]

Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) adalah model AI terbaru yang mengintegrasikan Vision Transformer (ViT) dan Mamba, menciptakan model multi-modal berkinerja tinggi. MultiModalMamba dibangun di Zeta, kerangka kerja AI yang minimalis namun kuat, yang dirancang untuk menyederhanakan dan meningkatkan manajemen model pembelajaran mesin.

Kapasitas untuk memproses dan menafsirkan beberapa tipe data secara bersamaan sangatlah penting, dunia ini tidak 1dimensi. MultiModalMamba menjawab kebutuhan ini dengan memanfaatkan kemampuan Vision Transformer dan Mamba, memungkinkan penanganan data teks dan gambar secara efisien. Hal ini menjadikan MultiModalMamba solusi serbaguna untuk spektrum tugas AI yang luas.

Memasang

pip3 install mmm-zeta

Penggunaan

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 , Model Siap Melatih

• Fleksibilitas dalam Tipe Data: Model MultiModalMamba dapat menangani data teks dan gambar secara bersamaan. Hal ini memungkinkannya untuk dilatih tentang kumpulan data dan tugas yang lebih beragam, termasuk yang memerlukan pemahaman tentang data teks dan gambar.

• Arsitektur yang Dapat Disesuaikan: Model MultiModalMamba memiliki banyak parameter seperti kedalaman, dropout, kepala, d_state, image_size, patch_size, encoder_dim, encoder_ depth, encoder_heads, dan fusion_method. Parameter ini dapat disesuaikan sesuai dengan kebutuhan spesifik tugas yang ada, sehingga memungkinkan penyesuaian tingkat tinggi dalam arsitektur model.

• Opsi untuk Mengembalikan Embeddings: Model MultiModalMamba memiliki opsi return_embeddings. Jika disetel ke True, model akan mengembalikan penyematan, bukan hasil akhir. Hal ini dapat berguna untuk tugas yang memerlukan akses ke representasi perantara yang dipelajari oleh model, seperti tugas pembelajaran transfer atau ekstraksi fitur.

 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 )

Penerapan di Dunia Nyata

Apakah Anda perusahaan yang ingin memanfaatkan kekuatan AI? Apakah Anda ingin mengintegrasikan model tercanggih ke dalam alur kerja Anda? Tidak perlu mencari lagi!

Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) adalah model AI mutakhir yang menggabungkan Vision Transformer (ViT) dengan Mamba, memberikan solusi yang cepat, tangkas, dan berkinerja tinggi untuk kebutuhan multimodal Anda.

Tapi bukan itu saja! Dengan Zeta, kerangka AI kami yang sederhana namun kuat, Anda dapat dengan mudah menyesuaikan dan menyempurnakan MultiModalMamba agar sesuai dengan standar kualitas unik Anda.

Baik Anda berurusan dengan teks, gambar, atau keduanya, MultiModalMamba siap membantu Anda. Dengan konfigurasi mendalam dan beberapa lapisan fusi, Anda dapat menangani tugas AI yang kompleks dengan mudah dan efisien.

? Mengapa Memilih Multi Modal Mamba?

• Serbaguna : Menangani data teks dan gambar dengan satu model.
• Kuat : Memanfaatkan kekuatan Vision Transformer dan Mamba.
• Dapat disesuaikan : Sesuaikan model dengan kebutuhan spesifik Anda dengan Zeta.
• Efisien : Mencapai kinerja tinggi tanpa mengorbankan kecepatan.

Jangan biarkan kompleksitas AI memperlambat Anda. Pilih Multi Modal Mamba dan jadilah yang terdepan!

Hubungi kami di sini hari ini untuk mempelajari bagaimana Anda dapat mengintegrasikan Multi Modal Mamba ke dalam alur kerja Anda dan meningkatkan kemampuan AI Anda!

---

Lisensi

MIT