4M 21 B

🚀 4M: 大規模マルチモーダルマスクモデリング

あらゆるモーダリティ間で学習可能なマルチモーダル基盤モデルのフレームワーク。
拡張性が高く、オープンソースで、数十のモーダリティとタスクに対応。

ウェブサイト | GitHub | BibTeX

以下の論文の公式実装と事前学習済みモデルです：

4M: Massively Multimodal Masked Modeling、NeurIPS 2023 (Spotlight)
David Mizrahi*、Roman Bachmann*、Oğuzhan Fatih Kar、Teresa Yeo、Mingfei Gao、Afshin Dehghan、Amir Zamir

4M-21: An Any-to-Any Vision Model for Tens of Tasks and Modalities、arXiv 2024
Roman Bachmann*、Oğuzhan Fatih Kar*、David Mizrahi*、Ali Garjani、Mingfei Gao、David Griffiths、Jiaming Hu、Afshin Dehghan、Amir Zamir

4Mは、トークン化とマスキングを用いて多様なモーダリティに拡張可能な「あらゆるモーダリティ間で学習可能」な基盤モデルを学習するためのフレームワークです。 4Mを用いて学習されたモデルは、幅広いビジョンタスクを実行でき、未知のタスクやモダリティにも良好に転移学習でき、柔軟で制御可能なマルチモーダル生成モデルです。 ここでは、「4M: Massively Multimodal Masked Modeling」（ここでは4M-7と表記）および「4M-21: An Any-to-Any Vision Model for Tens of Tasks and Modalities」（ここでは4M-21と表記）のコードとモデルを公開しています。

🚀 クイックスタート

4Mは、トークン化とマスキングを利用した「あらゆるモーダリティ間で学習可能」な基盤モデルを学習するためのフレームワークです。このフレームワークを使うことで、多様なモーダリティに対応したモデルを構築できます。

✨ 主な機能

• あらゆるモーダリティ間で学習可能なマルチモーダル基盤モデルの学習が可能。
• トークン化とマスキングを用いて、多様なモーダリティに拡張可能。
• 学習されたモデルは幅広いビジョンタスクを実行でき、未知のタスクやモダリティにも良好に転移学習できる。
• 柔軟で制御可能なマルチモーダル生成モデルを提供。

📦 インストール

インストール手順については、こちらを参照してください。

💻 使用例

基本的な使用法

このモデルは、Hugging Face Hubから以下のようにロードできます：

from fourm.models.fm import FM
fm = FM.from_pretrained('EPFL-VILAB/4M-21_B')

詳細な使用方法については、README_GENERATION.mdを参照してください。その他の4Mモデルとトークナイザーのチェックポイントについては、こちらを参照してください。

📚 ドキュメント

このリポジトリに関する詳細な情報は、以下の論文を参照してください。

引用情報

もしこのリポジトリが役に立った場合は、以下の論文を引用していただけると幸いです：

@inproceedings{4m,
    title={{4M}: Massively Multimodal Masked Modeling},
    author={David Mizrahi and Roman Bachmann and O{\u{g}}uzhan Fatih Kar and Teresa Yeo and Mingfei Gao and Afshin Dehghan and Amir Zamir},
    booktitle={Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems},
    year={2023},
}

@article{4m21,
    title={{4M-21}: An Any-to-Any Vision Model for Tens of Tasks and Modalities},
    author={Roman Bachmann and O{\u{g}}uzhan Fatih Kar and David Mizrahi and Ali Garjani and Mingfei Gao and David Griffiths and Jiaming Hu and Afshin Dehghan and Amir Zamir},
    journal={arXiv 2024},
    year={2024},
}

📄 ライセンス

このリポジトリ内のモデルウェイトは、LICENSEファイルに記載されているサンプルコードライセンスの下で公開されています。