Enedina: Grande Modelo de Linguagem Multimodal

Este repositório contém uma Prova de Conceito (PoC) de um modelo chamado Enedina, que combina diferentes tipos de entrada (texto, imagem, equação e diagrama) usando um decodificador Transformer com atenção cruzada.

Visão Geral

O Enedina é projetado para processar e integrar informações de várias modalidades, como texto, imagem, equação e diagrama. Ele usa componentes modulares para processar cada tipo de entrada e gerar embeddings correspondentes. Em seguida, os embeddings são concatenados e passados para um decodificador Transformer com atenção cruzada, que captura as dependências e interações entre as diferentes entradas.

Arquitetura do Modelo

A arquitetura do Enedina consiste nos seguintes componentes principais:

TextEmbedding: Uma camada de embedding para processar entradas de texto.
GenericProcessor: Um processador genérico para transformar entradas numéricas em embeddings.
TransformerDecoderWithCrossAttention: Um decodificador Transformer com atenção cruzada para processar os embeddings concatenados.

Uso

Para usar o Enedina, siga estas etapas:

Clone o repositório:

git clone https://github.com/leitaofilho/Enedina.git

Instale as dependências necessárias:
```
pip install -r requirements.txt
```

Importe a classe EnedinaModel e crie uma instância do modelo:

from enedina_model import EnedinaModel

model = EnedinaModel(text_num_tokens, image_input_dim, equation_input_dim, diagram_input_dim)

Prepare suas entradas (texto, imagem, equação e diagrama) no formato adequado.

Passe as entradas para o modelo e obtenha a saída:

output = model(text_input, image_input, equation_input, diagram_input)

Para obter mais detalhes sobre os parâmetros e a configuração do modelo, consulte o código-fonte e a documentação neste repositório.

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Se você encontrar algum problema, tiver sugestões de melhorias ou quiser adicionar novos recursos, fique à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT.

Contato

Se você tiver alguma dúvida ou quiser entrar em contato, pode me encontrar no Hugging Face ou através do meu e-mail: contato@aiacontext.com. Espero que este modelo seja útil para você! Sinta-se à vontade para personalizar e expandir de acordo com suas necessidades.