MultiModalMamba

Мультимодальная мамба - [МММ]

Мультимодальная Мамба ( MultiModalMamba ) — это совершенно новая модель искусственного интеллекта, которая объединяет Vision Transformer (ViT) и Mamba, создавая высокопроизводительную мультимодальную модель. MultiModalMamba построена на Zeta, минималистской, но мощной платформе искусственного интеллекта, предназначенной для оптимизации и улучшения управления моделями машинного обучения.

Способность одновременно обрабатывать и интерпретировать несколько типов данных очень важна, ведь мир не одномерен. MultiModalMamba решает эту проблему, используя возможности Vision Transformer и Mamba, обеспечивая эффективную обработку как текстовых, так и графических данных. Это делает MultiModalMamba универсальным решением для широкого спектра задач искусственного интеллекта.

Установить

pip3 install mmm-zeta

Использование

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 , готовая к обучению модель

• Гибкость типов данных: модель MultiModalMamba может одновременно обрабатывать как текстовые, так и графические данные. Это позволяет обучать его работе с более широким спектром наборов данных и задач, включая те, которые требуют понимания как текстовых, так и графических данных.

• Настраиваемая архитектура: модель MultiModalMamba имеет множество параметров, таких как глубина, выпадение, головы, d_state, image_size, patch_size, encoder_dim, encoder_eep, encoder_heads и fusion_method. Эти параметры можно настроить в соответствии с конкретными требованиями поставленной задачи, что обеспечивает высокую степень настройки архитектуры модели.

• Возможность возврата внедрений: модель MultiModalMamba имеет опцию return_embeddings. Если установлено значение True, модель вернет внедрения вместо окончательного результата. Это может быть полезно для задач, требующих доступа к промежуточным представлениям, изученным моделью, таких как задачи переноса обучения или извлечения признаков.

 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 )

Реальное развертывание

Вы представляете предприятие, стремящееся использовать возможности искусственного интеллекта? Хотите интегрировать самые современные модели в свой рабочий процесс? Не смотрите дальше!

Мультимодальная Мамба ( MultiModalMamba ) — это передовая модель искусственного интеллекта, которая объединяет Vision Transformer (ViT) с Mamba, обеспечивая быстрое, гибкое и высокопроизводительное решение для ваших мультимодальных потребностей.

Но это еще не все! С Zeta, нашей простой, но мощной платформой искусственного интеллекта, вы можете легко настроить и настроить MultiModalMamba так, чтобы она идеально соответствовала вашим уникальным стандартам качества.

Независимо от того, имеете ли вы дело с текстом, изображениями или и тем, и другим, MultiModalMamba поможет вам. Благодаря глубокой конфигурации и множеству объединенных слоев вы можете легко и эффективно решать сложные задачи искусственного интеллекта.

? Почему стоит выбрать мультимодальную мамбу?

• Универсальность : обрабатывайте как текстовые, так и графические данные с помощью одной модели.
• Мощный : используйте возможности Vision Transformer и Mamba.
• Настраиваемость : настройте модель в соответствии с вашими потребностями с помощью Zeta.
• Эффективность : достижение высокой производительности без ущерба для скорости.

Не позволяйте сложностям искусственного интеллекта замедлить вас. Выбирайте Multi Modal Mamba и будьте на шаг впереди!

Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать, как вы можете интегрировать Multi Modal Mamba в свой рабочий процесс и расширить свои возможности искусственного интеллекта!

---

Лицензия

Массачусетский технологический институт