MultiModalMamba

Mamba Multimodal - [MMM]

Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) é um modelo de IA totalmente novo que integra Vision Transformer (ViT) e Mamba, criando um modelo multimodal de alto desempenho. MultiModalMamba é baseado em Zeta, uma estrutura de IA minimalista, mas poderosa, projetada para agilizar e aprimorar o gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina.

A capacidade de processar e interpretar múltiplos tipos de dados simultaneamente é essencial, o mundo não é unidimensional. MultiModalMamba atende a essa necessidade aproveitando os recursos do Vision Transformer e do Mamba, permitindo o manuseio eficiente de dados de texto e imagem. Isto torna MultiModalMamba uma solução versátil para um amplo espectro de tarefas 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 pronto para treinar

• Flexibilidade nos tipos de dados: O modelo MultiModalMamba pode lidar com dados de texto e imagem simultaneamente. Isso permite que ele seja treinado em uma ampla variedade de conjuntos de dados e tarefas, incluindo aquelas que exigem compreensão de dados de texto e imagem.

• Arquitetura personalizável: O modelo MultiModalMamba possui vários parâmetros, como profundidade, dropout, heads, d_state, image_size, patch_size, encoder_dim, encoder_profundidade, encoder_heads e fusion_method. Esses parâmetros podem ser ajustados de acordo com os requisitos específicos da tarefa em questão, permitindo um alto grau de customização na arquitetura do modelo.

• Opção para retornar embeddings: O modelo MultiModalMamba possui uma opção return_embeddings. Quando definido como True, o modelo retornará os embeddings em vez da saída final. Isso pode ser útil para tarefas que requerem acesso às representações intermediárias aprendidas pelo modelo, como aprendizagem por transferência ou tarefas de extração de recursos.

 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 )

Implantação no mundo real

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• Poderoso : aproveite o poder do Vision Transformer e do Mamba.
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