kyegomez/MultiModalMamba

何を解決するか

Multi Modal Mamba (MMM) は、テキストと画像といった複数のデータタイプを、単一の一次元ストリームとして扱うのではなく、同時に処理・解釈できるAIモデルの必要性に対応します。

動作方法

MMM は Vision Transformer (ViT) と Mamba アーキテクチャを統合し、高性能なマルチモーダルモデルを構築します。Zeta AI フレームワークに基づいて構築されており、MLP フュージョンなどのカスタマイズ可能な方法で異なるデータモダリティを融合できます。テキスト、画像、音声、動画のテンソルを同時に処理可能です。

対象ユーザー

高性能、高速性、特定のタスク向けにモデルアーキテクチャをカスタマイズできる能力を求める開発者や企業向けに設計されています。

特徴

• マルチモーダル機能: テキストと画像データを同時に処理可能。音声および動画テンソルもサポート。
• カスタマイズ可能なアーキテクチャ: 深さ、ドロップアウト、ヘッド数、フュージョン方法などのパラメータを詳細に設定可能。
• 埋め込みアクセス: return_embeddings オプションにより、特徴抽出や転移学習用の中間表現を取得可能。
• Zeta フレームワーク統合: モデル管理を簡素化するミニマルなフレームワークに基づいて構築。