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MultiModalMamba

AI ソースコード

1.0.0

ダウンロード

マルチモダリティ

マルチモーダルマンバ - [MMM]

Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) は、Vision Transformer (ViT) と Mamba を統合し、高性能のマルチモーダルモデルを作成するまったく新しい AI モデルです。 MultiModalMambaは、機械学習モデルの管理を合理化し強化するように設計された、ミニマリストでありながら強力な AI フレームワークである Zeta 上に構築されています。

世界は 1 次元ではないため、複数のデータ型を同時に処理および解釈する能力が不可欠です。 MultiModalMamba Vision Transformer と Mamba の機能を活用することでこのニーズに対処し、テキストデータと画像データの両方を効率的に処理できるようにします。これにより、 MultiModalMamba幅広い AI タスクに対応する多用途のソリューションになります。

インストール

pip3 install mmm-zeta

使用法

`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` 、モデルをトレーニングする準備ができています

データ型の柔軟性: MultiModalMambaモデルは、テキストデータと画像データの両方を同時に処理できます。これにより、テキストデータと画像データの両方の理解が必要なデータセットやタスクなど、より幅広いデータセットやタスクでトレーニングできるようになります。
カスタマイズ可能なアーキテクチャ: MultiModalMambaモデルには、深さ、ドロップアウト、ヘッド、d_state、image_size、patch_size、encoder_dim、encoder_ Depth、encoder_heads、fusion_method などの多数のパラメーターがあります。これらのパラメーターは、当面のタスクの特定の要件に応じて調整できるため、モデルアーキテクチャで高度なカスタマイズが可能になります。
埋め込みを返すオプション: MultiModalMambaモデルには return_embeddings オプションがあります。 True に設定すると、モデルは最終出力の代わりに埋め込みを返します。これは、転移学習や特徴抽出タスクなど、モデルによって学習された中間表現へのアクセスが必要なタスクに役立ちます。

 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 )