kyegomez/MultiModalMamba

해결하는 문제

Multi Modal Mamba (MMM)는 텍스트와 이미지와 같은 여러 데이터 유형을 별개의 일차원 스트림으로 다루는 것이 아니라, 동시에 처리하고 해석할 수 있는 AI 모델의 필요성을 해결합니다.

작동 방식

MMM는 Vision Transformer (ViT)와 Mamba 아키텍처를 통합하여 고성능 다중 모달 모델을 구축합니다. Zeta AI 프레임워크 기반으로 개발되어, MLP 퓨전과 같은 사용자 정의 가능한 방법으로 다양한 데이터 모달을 융합할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 텐서를 동시에 처리할 수 있습니다.

대상 사용자

특정 작업에 맞춰 모델 아키텍처를 사용자 정의할 수 있는 고성능, 고속, 유연한 기능을 필요로 하는 개발자 및 기업을 위한 것입니다.

주요 특징

• 다중 모달 기능: 텍스트와 이미지 데이터를 동시에 처리 가능하며, 오디오 및 비디오 텐서도 지원합니다.
• 사용자 정의 가능한 아키텍처: 깊이, 드롭아웃, 헤드 수, 퓨전 방법 등 다양한 파라미터를 세밀하게 설정 가능합니다.
• 임베딩 접근 가능: return_embeddings 옵션을 통해 특성 추출이나 전이 학습용 중간 표현을 얻을 수 있습니다.
• Zeta 프레임워크 통합: 모델 관리를 간소화하기 위해 설계된 최소한의 프레임워크 기반으로 구축되었습니다.