ভিশন মাম্বা: দ্বিমুখী স্টেট স্পেস মডেলের সাথে এআই ভিশনে একটি নতুন দৃষ্টান্ত

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রটি ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, ভিশন মাম্বা (ভিম) এআই ভিশনের ক্ষেত্রে একটি যুগান্তকারী প্রকল্প হিসাবে আবির্ভূত হচ্ছে। সম্প্রতি একাডেমিক ড কাগজ "ভিশন মাম্বা- দ্বিমুখী সহ দক্ষ ভিজ্যুয়াল রিপ্রেজেন্টেশন লার্নিং" মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে এই পদ্ধতির প্রবর্তন করে। দক্ষ হার্ডওয়্যার-সচেতন ডিজাইন সহ স্টেট স্পেস মডেল (SSMs) ব্যবহার করে বিকশিত, ভিম ভিজ্যুয়াল রিপ্রেজেন্টেশন শেখার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য লিপ উপস্থাপন করে।

ভিম ভিজ্যুয়াল ডেটা দক্ষতার সাথে উপস্থাপনের সমালোচনামূলক চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে, একটি কাজ যা ঐতিহ্যগতভাবে ভিশন ট্রান্সফরমার (ভিআইটি) এর মধ্যে স্ব-মনোযোগ ব্যবস্থার উপর নির্ভরশীল। ViTs, তাদের সাফল্য সত্ত্বেও, গতি এবং মেমরি ব্যবহারের সীমাবদ্ধতার কারণে উচ্চ-রেজোলিউশনের চিত্রগুলি প্রক্রিয়াকরণে সীমাবদ্ধতার সম্মুখীন হয়। বিপরীতে, Vim দ্বিমুখী Mamba ব্লক নিয়োগ করে যা শুধুমাত্র একটি ডেটা-নির্ভর বিশ্বব্যাপী ভিজ্যুয়াল প্রেক্ষাপট প্রদান করে না বরং আরও সূক্ষ্ম, অবস্থান-সচেতন ভিজ্যুয়াল বোঝার জন্য অবস্থান এমবেডিংগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই পদ্ধতিটি ভিমকে ইমেজনেট শ্রেণীবিভাগ, COCO অবজেক্ট ডিটেকশন, এবং ADE20K শব্দার্থিক বিভাজনের মতো গুরুত্বপূর্ণ কাজগুলিতে উচ্চতর কর্মক্ষমতা অর্জন করতে সক্ষম করে, DeiT​-এর মতো প্রতিষ্ঠিত দৃষ্টি ট্রান্সফরমারের তুলনায়।

ImageNet-1K ডেটাসেটে Vim-এর সাথে পরিচালিত পরীক্ষা-নিরীক্ষা, যাতে 1.28টি বিভাগে 1000 মিলিয়ন প্রশিক্ষণ চিত্র রয়েছে, গণনাগত এবং মেমরি দক্ষতার ক্ষেত্রে এর শ্রেষ্ঠত্ব প্রদর্শন করে। বিশেষত, ভিম DeiT এর চেয়ে 2.8 গুণ দ্রুত বলে জানা গেছে, উচ্চ-রেজোলিউশন চিত্রগুলির জন্য ব্যাচ ইনফারেন্সের সময় 86.8% পর্যন্ত GPU মেমরি সংরক্ষণ করে। ADE20K ডেটাসেটের শব্দার্থিক বিভাজন কার্যগুলিতে, Vim ধারাবাহিকভাবে বিভিন্ন স্কেল জুড়ে DeiT-কে ছাড়িয়ে যায়, প্রায় অর্ধেক প্যারামিটার সহ ResNet-101 ব্যাকবোনের অনুরূপ কর্মক্ষমতা অর্জন করে।

অধিকন্তু, COCO 2017 ডেটাসেটে অবজেক্ট ডিটেকশন এবং ইন্সট্যান্স সেগমেন্টেশন টাস্কে, Vim উল্লেখযোগ্য মার্জিন সহ DeiT-কে ছাড়িয়ে গেছে, এর আরও ভাল দীর্ঘ-পরিসরের প্রসঙ্গ শেখার ক্ষমতা প্রদর্শন করে। এই পারফরম্যান্সটি বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য কারণ Vim একটি বিশুদ্ধ ক্রম মডেলিং পদ্ধতিতে কাজ করে, এর ব্যাকবোনে 2D পূর্বের প্রয়োজন ছাড়াই, যা ঐতিহ্যগত ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক পদ্ধতির একটি সাধারণ প্রয়োজন।

Vim-এর দ্বিমুখী স্টেট স্পেস মডেলিং এবং হার্ডওয়্যার-সচেতন ডিজাইন শুধুমাত্র এর কম্পিউটেশনাল দক্ষতাই বাড়ায় না বরং বিভিন্ন উচ্চ-রেজোলিউশন ভিশন টাস্কে এর প্রয়োগের জন্য নতুন সম্ভাবনাও উন্মুক্ত করে। Vim-এর ভবিষ্যত সম্ভাবনার মধ্যে রয়েছে মাস্ক ইমেজ মডেলিং প্রি-ট্রেনিং, মাল্টিমোডাল টাস্ক যেমন CLIP-স্টাইল প্রি-ট্রেনিং, এবং উচ্চ-রেজোলিউশন মেডিক্যাল ইমেজ, রিমোট সেন্সিং ইমেজ এবং দীর্ঘ ভিডিওর বিশ্লেষণের মতো তত্ত্বাবধানহীন কাজগুলিতে এর প্রয়োগ।

উপসংহারে, ভিশন মাম্বার উদ্ভাবনী পদ্ধতি AI দৃষ্টি প্রযুক্তিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি চিহ্নিত করে। প্রথাগত দৃষ্টি ট্রান্সফরমারের সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করে, ভিম দৃষ্টি-ভিত্তিক এআই অ্যাপ্লিকেশনের বিস্তৃত পরিসরের জন্য পরবর্তী প্রজন্মের মেরুদণ্ডে পরিণত হতে প্রস্তুত।

চিত্র উত্স: শাটারস্টক

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://Blockchain.News/analysis/vision-mamba-a-new-paradigm-in-ai-vision-with-bidirectional-state-space-models