ดาวน์โหลด MultiModalMamba - ดาวน์โหลดซอร์สโค้ด MultiModalMamba

MultiModalMamba

โค้ดแหล่งที่มา AI

1.0.0

ดาวน์โหลด

หลายรูปแบบ

มัลติโมดัล Mamba - [MMM]

Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) คือโมเดล AI ใหม่ล่าสุดที่ผสานรวม Vision Transformer (ViT) และ Mamba เข้าด้วยกัน เพื่อสร้างโมเดลมัลติโมดัลประสิทธิภาพสูง MultiModalMamba สร้างขึ้นบน Zeta ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก AI ที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

ความสามารถในการประมวลผลและตีความข้อมูลหลายประเภทพร้อมกันถือเป็นสิ่งสำคัญ โลกไม่ใช่ 1 มิติ MultiModalMamba ตอบสนองความต้องการนี้โดยใช้ประโยชน์จากความสามารถของ Vision Transformer และ Mamba ช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลทั้งข้อความและรูปภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ทำให้ MultiModalMamba เป็นโซลูชั่นอเนกประสงค์สำหรับงาน AI ในวงกว้าง

ติดตั้ง

pip3 install mmm-zeta

การใช้งาน

`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` โมเดลที่พร้อมฝึกฝน

ความยืดหยุ่นในประเภทข้อมูล: โมเดล MultiModalMamba สามารถรองรับทั้งข้อมูลข้อความและรูปภาพพร้อมกัน ซึ่งช่วยให้สามารถฝึกอบรมชุดข้อมูลและงานที่หลากหลายมากขึ้น รวมถึงชุดข้อมูลและงานที่ต้องการความเข้าใจทั้งข้อมูลข้อความและรูปภาพ
สถาปัตยกรรมที่ปรับแต่งได้: โมเดล MultiModalMamba มีพารามิเตอร์มากมาย เช่น ความลึก, การออกกลางคัน, หัว, d_state, ขนาดรูปภาพ, ขนาดแพทช์, encoder_dim, encoder_เจาะลึก, encoder_heads และ fusion_method พารามิเตอร์เหล่านี้สามารถปรับได้ตามความต้องการเฉพาะของงานที่มีอยู่ ทำให้สามารถปรับแต่งสถาปัตยกรรมแบบจำลองได้ในระดับสูง
ตัวเลือกในการส่งคืนการฝัง: โมเดล MultiModalMamba มีตัวเลือก return_embeddings เมื่อตั้งค่าเป็น True โมเดลจะส่งคืนการฝังแทนที่จะเป็นเอาต์พุตสุดท้าย สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับงานที่ต้องการการเข้าถึงการนำเสนอระดับกลางที่เรียนรู้จากโมเดล เช่น การถ่ายโอนการเรียนรู้ หรืองานการแยกคุณลักษณะ

 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 )

การปรับใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง

คุณเป็นองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จากพลังของ AI หรือไม่? คุณต้องการรวมโมเดลที่ล้ำสมัยเข้ากับขั้นตอนการทำงานของคุณหรือไม่? ไม่ต้องมองอีกต่อไป!

Multi Modal Mamba ( MultiModalMamba ) เป็นโมเดล AI ล้ำสมัยที่หลอมรวม Vision Transformer (ViT) เข้ากับ Mamba มอบโซลูชันที่รวดเร็ว คล่องตัว และประสิทธิภาพสูงสำหรับความต้องการหลายรูปแบบของคุณ

แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมด! ด้วย Zeta ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก AI ที่เรียบง่ายแต่ทรงพลังของเรา คุณสามารถปรับแต่งและปรับแต่ง MultiModalMamba ให้เข้ากับมาตรฐานคุณภาพเฉพาะของคุณได้อย่างสมบูรณ์แบบ

ไม่ว่าคุณจะจัดการกับข้อความ รูปภาพ หรือทั้งสองอย่าง MultiModalMamba ก็พร้อมให้ความช่วยเหลือคุณ ด้วยการกำหนดค่าที่ลึกและเลเยอร์ฟิวชั่นหลายชั้น คุณสามารถจัดการงาน AI ที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดายและมีประสิทธิภาพ