Model Fondasi Amazon Titan

Teks canggih, kecerdasan multimodal, sematan, serta pembuatan gambar dan video menjadikan model fondasi (FM) Amazon Nova dan Amazon Titan sangat baik untuk berbagai aplikasi, termasuk aplikasi yang sensitif terhadap biaya dan latensi, penalaran multimodal, aplikasi agen canggih, dan pembuatan konten kreatif.

Untuk interaksi yang kompleks dengan entitas dunia nyata, builder makin mengandalkan agen AI dan aplikasi agen. Model pemahaman Amazon Nova unggul dalam pemanggilan fungsi dan aplikasi agen. Model ini merupakan pilihan ideal untuk aplikasi agen tingkat lanjut yang perlu mempertimbangkan input, memecah masalah kompleks menjadi beberapa langkah, dan mengambil tindakan untuk menjalankan tugas di lingkungan Anda.

Semua FM Amazon didesain untuk memungkinkan penggunaan AI yang bertanggung jawab dengan mendeteksi dan menghapus konten yang berbahaya dari data, menolak input pengguna yang tidak pantas, dan memfilter output model. Model pembuatan gambar dan video Amazon mendukung berbagai kemampuan, seperti watermarking dan dukungan C2PA.

FM Amazon Nova dan Amazon Titan menawarkan kemampuan penyempurnaan bagi developer untuk menggunakan data mereka sendiri dalam menyesuaikan respons model dengan Retrieval Augmented Generation (RAG). Anda dapat menggunakan penyempurnaan multimodal dan teks untuk mengajarkan model memahami teks kustom dan konten visual. Anda juga dapat mengoptimalkan model melalui berbagai teknik, seperti distilasi, untuk beroperasi dengan kecerdasan, biaya, dan latensi yang optimal bagi kasus penggunaan.

Gunakan model Titan Text untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi berbagai tugas terkait teks, seperti membuat salinan untuk posting blog dan halaman web, mengklasifikasikan artikel ke dalam kategori, Tanya Jawab terbuka, obrolan percakapan, ekstraksi informasi, dan masih banyak lagi.

Gunakan model Titan Text untuk mendapatkan ringkasan singkat dari dokumen panjang seperti artikel, laporan, makalah penelitian, dokumentasi teknis, dan banyak lagi guna mengekstraksi informasi penting dengan cepat dan efektif.

Gunakan Titan Multimodal Embeddings dan Titan Text Embeddings untuk mendukung pengalaman pencarian, rekomendasi, dan personalisasi multimodal yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual bagi pengguna akhir.

Berdayakan kreator konten dengan ide, kustomisasi, dan iterasi yang cepat, sehingga menghasilkan pembuatan gambar dan pengeditan gambar dengan efisiensi tinggi. Pelanggan di industri, seperti periklanan, e-commerce, media, dan hiburan dapat menghasilkan gambar berkualitas studio yang realistis dalam volume besar dan dengan biaya rendah, yang menggunakan perintah bahasa alami.

Berikan hasil yang lebih terkini dan akurat untuk kueri pengguna dengan menghubungkan FM ke sumber data Anda. Kembangkan kemampuan model Titan yang sudah kuat dan jadikan model ini memiliki pengetahuan yang lebih luas tentang domain dan organisasi tertentu Anda.

Gunakan ControlNet dengan gambar referensi untuk menghasilkan gambar yang kohesif dan menarik, yang mempertahankan edge dan wilayah utama.

Input prompt: seekor rusa di dunia peri, gubuk-gubuk kecil di bagian sisi, musim dingin bersalju, matahari terbit, gaya kartun

 

Gambar referensi:

 

 

Gambar output:

Hapus latar belakang secara otomatis dari gambar yang memuat berbagai objek tanpa input pengguna apa pun.

Gambar input:

 

Gambar output:

Integrasikan subjek Anda dengan mudah ke dalam visual yang dihasilkan dengan menyesuaikan model

Input prompt teks: Ron si anjing di bulan

 

Gambar referensi untuk penyesuaian model:

Ron si anjing

 

Gambar output:

Hasilkan subjek favorit dalam adegan baru, transfer gaya menggunakan gambar referensi, atau padukan gaya menggunakan berbagai gambar referensi tanpa perlu penyesuaian  

Input prompt teks: seekor anjing mengenakan topi bisbol

Gambar referensi:

 

Gambar output:

Pertahankan identitas visual merek dengan mengontrol palet warna gambar yang Anda hasilkan secara tepat - tanpa perlu penyesuaian.

 

Input prompt teks: sebotol saus salad di dapur bernuansa pedesaan yang dipenuhi sayuran segar dengan pencahayaan studio

 

Input kode hex: ['#ff8080', '#ffb280', '#ffe680', '#e5ff80']

 

Gambar output dengan warna terkontrol: