kyegomez/MultiModalMamba

解决的问题

多模态 Mamba (MMM) 解决了需要能够同时处理和解释多种数据类型（特别是文本和图像）的 AI 模型的需求，而不是将它们视为独立的一维信息流。

工作原理

MMM 将 Vision Transformer (ViT) 与 Mamba 架构相结合，构建了一个高性能的多模态模型。它基于 Zeta AI 框架，支持使用可自定义的方法（如 MLP 融合）融合不同数据模态。该模型可同时处理文本、图像、音频和视频张量。

适用对象

专为希望构建和部署需要高性能、高速度，并能针对特定任务自定义模型架构的多模态 AI 系统的开发者和企业设计。

特色亮点

• 多模态能力：可同时处理文本和图像数据，支持音频和视频张量。
• 可自定义架构：支持对深度、dropout、头数和融合方法等参数进行深度配置。
• 嵌入访问：包含 return_embeddings 选项，可获取中间表示用于特征提取或迁移学习。
• Zeta 框架集成：基于一个极简框架构建，旨在简化模型管理。