Vorteile

Modernste Texte, multimodale Intelligenz, Einbettungen sowie Bild- und Videogenerierung machen die Basismodelle (FMs) von Amazon Nova und Amazon Titan ideal für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter kosten- und latenzempfindliche Anwendungen, multimodales Denken, fortschrittliche Agentenanwendungen und die Generierung kreativer Inhalte.

Für komplexe Interaktionen mit realen Entitäten verlassen sich Entwickler zunehmend auf KI-Agenten und Agentenanwendungen. Amazon Nova Understanding Models zeichnen sich durch Funktionsaufrufe und Agentenanwendungen aus. Sie sind die ideale Wahl für fortschrittliche Agentenanwendungen, die Eingaben überdenken, komplexe Probleme in mehrere Schritte unterteilen und Maßnahmen ergreifen, um Aufgaben in Ihrer Umgebung auszuführen.

Alle FMs von Amazon sind für den verantwortungsvollen Einsatz von KI konzipiert, indem sie schädliche Inhalte erkennen und aus den Daten entfernen, unangemessene Benutzereingaben zurückweisen und die Modellausgaben filtern. Amazon-Modelle zur Bild- und Videogenerierung unterstützen Funktionen wie Wasserzeichen und C2PA-Unterstützung.

Die Amazon Nova- und Amazon-Titan-FMs bieten Entwicklern Funktionen zur Feinabstimmung, sodass sie ihre eigenen Daten verwenden können, um ihre Modellantworten mit Retrieval Augmented Generation (RAG) anzupassen. Sie können Text und multimodale Feinabstimmung verwenden, um dem Modell beizubringen, benutzerdefinierte Texte und visuelle Inhalte zu verstehen. Sie können das Modell auch durch Techniken wie Destillation optimieren, um mit der für Ihren Anwendungsfall optimalen Intelligenz, Kosten und Latenz zu arbeiten.

Amazon Titan kennenlernen

Die Amazon-Titan-Modellfamilie, die exklusiv für Amazon Bedrock entwickelt wurde, basiert auf der 25-jährigen Erfahrung von Amazon in der Innovation mit KI und Machine Learning in seinem gesamten Unternehmen. Amazon-Titan-Basismodelle (FMs) bieten Kunden über eine vollständig verwaltete API eine breite Palette an leistungsstarken Bild-, multimodalen und Textmodellen. Amazon-Titan-Modelle werden von AWS erstellt und anhand großer Datensätze vortrainiert, sodass sie leistungsstarke Allzweckmodelle sind, die eine Vielzahl von Anwendungsfällen unterstützen und gleichzeitig den verantwortungsvollen Umgang mit KI unterstützen. Verwenden Sie sie unverändert oder passen Sie sie individuell mit Ihren eigenen Daten an.

Anwendungsfälle

Verwenden Sie Titan-Text-Modelle, um die Produktivität und Effizienz für eine Vielzahl von textbezogenen Aufgaben zu verbessern, z. B. das Erstellen von Texten für Blogbeiträge und Webseiten, das Klassifizieren von Artikeln in Kategorien, offene Fragen und Antworten, Konversationschats, Informationsextraktion und mehr.

Verwenden Sie Titan Text-Modelle, um kurze Zusammenfassungen langer Dokumente wie Artikel, Berichte, Forschungsarbeiten, technische Unterlagen und mehr zu erhalten, um wichtige Informationen schnell und effektiv zu extrahieren.

Nutzen Sie Titan Multimodal Embeddings und Titan Text Embeddings, um genauere und kontextbezogene multimodale Such-, Empfehlungs- und Personalisierungserfahrungen für Endbenutzer zu ermöglichen.

Ermöglichen Sie Inhaltserstellern eine schnelle Ideenfindung und Iteration, was zu einer hocheffizienten Bilderzeugung führt. Kunden aus Branchen wie Werbung, E-Commerce, Medien und Unterhaltung können mithilfe natürlicher Sprachbefehle in großen Mengen und zu geringen Kosten realistische Bilder in Studioqualität erstellen.

Stellen Sie aktuellere und genauere Ergebnisse für Benutzeranfragen bereit, indem Sie FMs mit Ihren Datenquellen verbinden. Erweitern Sie die bereits leistungsstarken Funktionen der Titan-Modelle und machen Sie sie besser über Ihre spezifische Domain und Organisation informiert.

Modellversionen

Amazon Titan Text Premier

Amazon Titan Text Premier ist ein leistungsstarkes und fortschrittliches großes Sprachmodell (LLM) innerhalb der Amazon-Titan-Text-Familie, das für eine überragende Leistung in einer Vielzahl von Unternehmensanwendungen entwickelt wurde. Dieses Modell ist für die Integration mit Agents und Wissensdatenbanken von Amazon Bedrock optimiert und somit eine ideale Option für die Entwicklung interaktiver Anwendungen mit generativer KI, die Ihre APIs verwenden und mit Ihren Daten interagieren können. 

Maximale Token-Anzahl: 32 000

Sprachen: Englisch

Feinabstimmung unterstützt: Ja (Vorschau)

Unterstützte Anwendungsfälle: Chat, Gedankenketten, offene Textgenerierung, Brainstorming, Zusammenfassung, Code-Generierung, Tabellenerstellung, Datenformatierung, Umformulierung, Umschreibung, Extrahieren und Fragen und Antworten

Blog lesen

Watch Amazon Titan Text Premier Demo

Amazon Titan Text Express

Amazon Titan Text Express ist ein LLM, das ein ausgewogenes Preis-Leistungs-Verhältnis bietet.

Maximale Token-Anzahl: 8 000

Sprachen: Englisch (GA), über 100 Sprachen verfügbar (Vorschau)

Feinabstimmung unterstützt: Ja

Unterstützte Anwendungsfälle: Offene Textgenerierung, Brainstorming, Zusammenfassung, Code-Generierung, Tabellenerstellung, Datenformatierung, Umformulierung, Gedankenkette, Umschreibung, Extrahieren, Fragen und Antworten und Chat

Demo für Amazon Titan Text ansehen

re:Invent-Vortrag ansehen

Amazon Titan Text Lite

Amazon Titan Text Lite ist ein kostengünstiges und hochgradig anpassbares LLM. Es ist auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten und ideal für Aufgaben der Textgenerierung und Feinabstimmung.

Maximale Token-Anzahl: 4 000

Sprachen: Englisch

Feinabstimmung unterstützt: Ja

Unterstützte Anwendungsfälle: Zusammenfassung und Copywriting

Demo für Amazon Titan Text ansehen

re:Invent-Vortrag ansehen

Amazon Titan Text Embeddings

Amazon Titan Text Embeddings ist ein Modell, das Text in Vektordarstellungen (Einbettungen) übersetzt.

Maximale Token-Anzahl: 8 000

Sprachen: Über 25 Sprachen

Fine-Tuning unterstützt: Nein

Einbettungen: 1 536

Unterstützte Anwendungsfälle: Textabruf, semantische Ähnlichkeit und Clustering

Blog lesen

Amazon Titan Text Embeddings V2

Amazon Titan Text Embeddings V2 ist ein Einbettungsmodell, das für hohe Genauigkeit und Abrufleistung bei kleineren Dimensionen zur Reduzierung von Speicherbedarf und Latenz optimiert ist.

Maximale Token-Anzahl: 8 000

Sprachen: Über 100 im Vortraining

Feinabstimmung unterstützt: Nein

Normalisierung unterstützt: Ja

Einbettungen: 256, 512, 1 024

Unterstützte Anwendungsfälle: Semantische Ähnlichkeitssuche zum Auffinden von Dokumenten (z. B. zum Erkennen von Plagiaten), Klassifizieren von Labels in datenbasierte, erlernte Darstellungen (z. B. zum Kategorisieren von Filmen in Genres) und Verbessern der Qualität und Relevanz der abgerufenen oder generierten Suchergebnisse

Blog lesen

Blog lesen

Amazon Titan Multimodal Embeddings

Amazon Titan Multimodel Embeddings ermöglicht präzise multimodale Such- und Empfehlungserlebnisse.

Maximale Token-Anzahl: 128

Max. Bildgröße: 25 MB

Sprachen: Englisch

Fine-Tuning unterstützt: Ja

Einbettungen: 1 024 (Standard), 384, 256

Unterstützte Anwendungsfälle: Suche, Empfehlung, Personalisierung

Amazon Titan Image Generator

Generieren Sie mit Amazon Titan Image Generator mithilfe von Textaufforderungen realistische Bilder in Studioqualität.

Maximale Zeichenanzahl: 512

Sprachen: Englisch

Feinabstimmung unterstützt: Ja

Unterstützte Anwendungsfälle: Generierung von Text zu Bild, Bildbearbeitung und Bildvariationen

Blog lesen

Demo für Amazon Titan Image Generator ansehen

Demo zur Erkennung von Wasserzeichen ansehen

re:Invent-Vortrag ansehen

Amazon Titan Image Generator v2

Generieren Sie mit Amazon Titan Image Generator v2 fotorealistische Bilder mit Unterstützung für Bildaufbereitung, Motivkonsistenz, sofortige Anpassung und Hintergrundentfernung

Maximale Zeichenanzahl: 512

Unterstützte Eingabe-/Ausgabebildformate: PNG, JPEG

Sprachen: Englisch

Feinabstimmung unterstützt: Ja

Anwendungsfälle: Generierung von Text zu Bild, Bildbearbeitung, Bildvariation, Bildaufbereitung mithilfe eines Referenzbildes, Motivkonsistenz mithilfe von Feinabstimmung (Beibehaltung bestimmter Motive in generierten Bildern) und automatische Entfernung des Hintergrunds

Ankündigung lesen

 

Videos

Amazon Titan Text Premier Demo (1:30)
Amazon Titan Image Generator – Demo – Image Playground (5:53)
Amazon Titan Image Generator – Demo – Wasserzeichenerkennung (6:11)
AWS re:Invent 2023 – Erkunden Sie die Bilderzeugung und Suche mit FMs in Amazon Bedrock (59:23)
Amazon Titan Text Demo (8:34)
AWS re:Invent 2023 – Erkunden Sie Amazon Titan für Sprachaufgaben (39:00)

Videos

Amazon Titan Text Demo (8:34)
Amazon Titan Image Generator – Demo – Image Playground (5:53)
AWS re:Invent 2023 – Erkunden Sie Amazon Titan für Sprachaufgaben (39:00)
AWS re:Invent 2023 – Erkunden Sie die Bilderzeugung und Suche mit FMs in Amazon Bedrock (59:23)

Feature des Amazon Titan Image Generator

Amazon Titan Image Generator ermöglicht Inhaltserstellern eine schnelle Ideenfindung und Iteration für eine hocheffiziente Bildgenerierung. Benutzer können die Bilderstellung mithilfe von Referenzbildern steuern, vorhandene Visualisierungen bearbeiten, Hintergründe entfernen und Bildvariationen generieren – und dabei das Modell sicher anpassen, um Markenstil und Motivkonsistenz zu wahren. Dieses leistungsstarke Tool optimiert Workflows, steigert die Produktivität und erweckt kreative Visionen zum Leben.

Feature des Amazon Titan Image Generator

Verwenden Sie ControlNet mit Referenz-Images, um zusammenhängende, fesselnde Bilder zu erzeugen, bei denen wichtige Kanten und Bereiche erhalten bleiben.


Eingabeaufforderung: ein Reh in einer Märchenwelt, winzige Hütten an den Seiten, verschneite Wintersaison, Sonnenaufgang, Cartoon-Stil

 

Referenzbild:

Referenzbild

 

 

Ausgabebild:

Ausgabebild

Entfernen Sie automatisch und ohne Benutzereingabe den Hintergrund von Bildern, die mehrere Objekte enthalten.


Eingabebild:

Eingabebild:

 

Ausgabebild:

Ausgabebild

Mühelose Integration Ihrer Motive in generierte Visualisierungen durch Feinabstimmung des Modells


Eingabeaufforderung: Ron der Hund auf dem Mond

 

Referenzbild zur Modell-Feinabstimmung:

Ron der Hund
Ron der Hund

 

Ausgabebild:

Ron der Hund auf dem Mond

Generieren Sie Lieblingsmotive in einer neuen Szene, übertragen Sie Stile mithilfe von Referenzbildern oder mischen Sie Stile mithilfe von mehreren Referenzbildern ohne Feinabstimmung  

Eingabeaufforderung: ein Hund mit einer Baseballkappe


Referenzbild:

Referenzbild:

 

Ausgabebild:

Ausgabebild

Bewahren Sie die visuelle Identität Ihrer Marke, indem Sie die Farbpalette Ihrer generierten Bilder präzise steuern – keine Feinabstimmung erforderlich.

 

Eingabeaufforderung: ein Glas Salatdressing in einer rustikalen Küche, umgeben von frischem Gemüse mit Studiobeleuchtung

 

Hex-Eingabecode: ['#ff8080', '#ffb280', '#ffe680', '#e5ff80']

 

Farbgesteuertes Ausgabebild: