kyegomez/MultiModalMamba

解決的問題

多模態 Mamba (MMM) 解決了需要能夠同時處理與解讀多種資料類型（特別是文字與影像）的 AI 模型需求，而非將其視為獨立的一維資訊流。

工作原理

MMM 將 Vision Transformer (ViT) 與 Mamba 架構整合，打造高效率的多模態模型。基於 Zeta AI 框架建構，支援使用可自訂的方法（如 MLP 融合）融合不同資料模態。模型可同時處理文字、影像、音訊與影片張量。

適用對象

專為希望建構與部署需要高效率、高速度，並能針對特定任務自訂模型架構的多模態 AI 系統之開發者與企業設計。

特色亮點

• 多模態能力：可同時處理文字與影像資料，支援音訊與影片張量。
• 可自訂架構：支援對深度、dropout、頭數與融合方法等參數進行深度設定。
• 嵌入存取：包含 return_embeddings 選項，可取得中間表示以進行特徵萃取或遷移學習。
• Zeta 框架整合：基於一個極簡框架建構，旨在簡化模型管理。