Avantajlar

Son teknoloji metin, çok modlu zeka, katıştırmalar ve görüntü ve video oluşturma; maliyete ve gecikmeye duyarlı uygulamalar, çok modlu akıl yürütme, gelişmiş temsilcili uygulamalar ve yaratıcı içerik oluşturma dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalar için Amazon Nova ve Amazon Titan altyapı modellerini (FM'ler) mükemmel hale getirir.

Gerçek dünya varlıklarıyla karmaşık etkileşimler için, oluşturucular giderek yapay zeka temsilcilerine ve temsilci uygulamalarına güveniyor. Amazon Nova anlama modelleri, işlev çağrısı ve temsilci uygulamaları için mükemmeldir. Girdiler üzerinde akıl yürütmek, karmaşık sorunları birden fazla adıma ayırmak ve ortamınızdaki görevleri gerçekleştirmek için harekete geçmesi gereken gelişmiş temsilci uygulamaları için ideal seçimdir.

Tüm Amazon Titan altyapı modelleri, zararlı içeriği tespit edip verilerden kaldırarak, uygunsuz kullanıcı girdilerini reddederek ve model çıktılarını filtreleyerek yapay zekanın sorumlu kullanımı için tasarlanmıştır. Amazon görüntü ve video oluşturma modelleri filigran ve C2PA desteği gibi özellikleri destekler.

Amazon Nova ve Amazon Titan FM’leri, geliştiricilerin Almayla Artırılmış Üretim (RAG) ile model yanıtlarını özelleştirmek üzere kendi verilerini kullanmaları için ince ayar yetenekleri sunar. Modele özel metin ve görsel içeriği anlamayı öğretmek için metin ve çok modlu ince ayar kullanabilirsiniz. Ayrıca, kullanım durumunuz için en uygun zeka, maliyet ve gecikme süresinde çalışmak için damıtma gibi tekniklerle modeli optimize edebilirsiniz.

Amazon Titan ile tanışın

Amazon Bedrock'a özel olan Amazon Titan model ailesi, Amazon'un kendi işletmesinde yapay zeka ve makine öğrenimi konusundaki 25 yıllık yenilik yapma deneyimini bir araya getiriyor. Amazon Titan altyapı modelleri (FM'ler), müşterilere tam olarak yönetilen bir API aracılığıyla çok çeşitli yüksek performanslı görüntü modeli, çok modlu model ve metin modeli seçenekleri sunar. Amazon Titan modelleri AWS tarafından oluşturulur ve büyük veri kümeleri üzerinde önceden eğitilerek çeşitli kullanım örneklerini desteklemek için oluşturulmuş güçlü, genel amaçlı modeller haline gelir ve aynı zamanda yapay zekanın sorumlu kullanımını destekler. Bunları olduğu gibi kullanın veya kendi verilerinizle özel olarak kişiselleştirin.

Kullanım Örnekleri

Blog gönderileri ve web sayfaları için kopya oluşturma, makaleleri kategorilere ayırma, açık uçlu Soru-Cevap, konuşma sohbeti, bilgi alma ve daha fazlası gibi, metinle ilgili çok çeşitli görevlerde üretkenliği ve verimliliği artırmak üzere Titan Metin modellerini kullanın.

Önemli bilgileri hızlı veya etkili bir şekilde ayıklamak için makaleler, raporlar, araştırma makaleleri, teknik belgeler ve daha fazlası gibi uzun belgelerin kısa özetlerini almak üzere Titan Metin modellerini kullanın.

Son kullanıcılar için daha doğru ve bağlamsal olarak alakalı çok modlu arama, öneri ve kişiselleştirme deneyimlerine güç sağlamak üzere Titan Çok Modlu Gömme ve Titan Metin Gömme özelliklerini kullanın.

İçerik oluşturucuların yüksek verimli görüntü oluşturmaları ve görüntü düzenlemeleri için hızlı fikir oluşturma, özelleştirme ve yinelemelerini sağlayın. Reklam, e-ticaret, medya ve eğlence gibi sektörlerdeki müşteriler, doğal dil istemlerini kullanarak büyük hacimlerde ve düşük maliyetle gerçekçi, stüdyo kalitesinde görüntüler üretebilir.

FM'leri veri kaynaklarınıza bağlayarak kullanıcı sorguları için daha güncel ve doğru sonuçlar sunun. Titan modellerinin zaten güçlü olan yeteneklerinin kapsamını genişletin ve onları kendi etki alanınız ve kuruluşunuz hakkında daha bilgili hale getirin.

Model sürümleri

Amazon Titan Text Premier

Amazon Titan Text Premier, çok çeşitli kurumsal uygulamalarda üstün performans sunmak üzere tasarlanmış, Amazon Titan Text ailesinde güçlü ve gelişmiş bir büyük dil modelidir (LLM). Bu model, Amazon Bedrock Aracıları ve Amazon Bedrock Bilgi Tabanları ile entegrasyon için optimize edilmiştir. Bu da onu API'lerinizi kullanabilen ve verilerinizle etkileşime girebilen etkileşimli üretici yapay zeka uygulamaları oluşturmak için ideal bir seçenek haline getirir. 

Maksimum belirteç sayısı: 32.000

Diller: İngilizce

İnce ayar desteği: Var (ön izleme)

Desteklenen kullanım örnekleri: Sohbet, gerekçeli düşünce zinciri, açık uçlu metin oluşturma, beyin fırtınası, özetleme, kod oluşturma, tablo oluşturma, veri biçimlendirme, açımlama, yeniden yazma, ayıklama ve soru-cevap

Blogu okuyun

Amazon Titan Metin Premier demosunu izleyin

Amazon Titan Metin Hızlı

Amazon Titan Metin Hızlı, fiyat ve performans dengesini sunan bir büyük dil modelidir (LLM).

Maksimum belirteç sayısı: 8.000

Diller: İngilizce (GA), 100'den fazla dil mevcuttur (önizleme)

İnce ayar desteği: Var

Desteklenen kullanım örnekleri: Açık uçlu metin oluşturma, beyin fırtınası, özetleme, kod oluşturma, tablo oluşturma, veri biçimlendirme, açımlama, düşünce zinciri, yeniden yazma, ayıklama, soru-cevap ve sohbet

Amazon Titan Metin demosunu izleyin

re:Invent oturumunu izleyin

Amazon Titan Metin Hafif

Amazon Titan Metin Hafif, uygun maliyetli ve büyük oranda özelleştirilebilir bir büyük dil modelidir (LLM). Belirli kullanım örnekleri için doğru boyutlandırılmıştır ve metin oluşturma görevleri ve ince ayar için idealdir.

Maksimum belirteç sayısı: 4.000

Diller: İngilizce

İnce ayar desteği: Var

Desteklenen kullanım örnekleri: Özetleme ve metin yazarlığı

Amazon Titan Metin demosunu izleyin

re:Invent oturumunu izleyin

Amazon Titan Metin Katıştırma

Amazon Titan Metin Katıştırma, metni vektör temsillerine (katıştırmalar) çeviren bir modeldir.

Maksimum belirteç sayısı: 8.000

Diller: 25'ten fazla dil

İnce ayar desteklenir: Hayır

Katıştırmalar: 1.536

Desteklenen kullanım örnekleri: Metin alımı, anlamsal benzerlik ve kümeleme

Blogu okuyun

Amazon Titan Metin Katıştırma V2

Amazon Titan Metin Katıştırma V2, daha az depolama alanı ve gecikme için daha küçük boyutlarda yüksek doğruluk ve alma performansı elde edilecek şekilde optimize edilmiş bir katıştırma modelidir.

Maksimum belirteç sayısı: 8.000

Diller: Ön eğitimde 100'den fazla

İnce ayar desteği: Yok

Normalizasyon desteği: Var

Katıştırmalar: 256, 512, 1.024

Desteklenen kullanım örnekleri: Belge bulmak (ör. intihal tespiti), etiketleri veriye dayalı öğrenilmiş temsillerle sınıflandırmak (ör. filmleri türlere ayırmak) ve alınan veya oluşturulan arama sonuçlarının niteliğini ve alaka düzeyini artırmak için anlamsal benzerlik araması

Blogu okuyun

Blogu okuyun

Amazon Titan Çok Modlu Katıştırma

Amazon Titan Çok Modlu Katıştırma, doğru çok modlu arama ve öneri deneyimlerine destek sağlar.

Maksimum belirteç sayısı: 128

Maks. görüntü boyutu: 25 MB

Diller: İngilizce

İnce ayar desteği: Var

Katıştırmalar: 1.024 (varsayılan), 384, 256

Desteklenen kullanım örnekleri: Arama, öneri ve kişiselleştirme

Amazon Titan Görüntü Oluşturucu

Amazon Titan Görüntü Oluşturucu ile metin istemlerini kullanarak stüdyo kalitesinde gerçekçi görüntüler oluşturun.

Maks. karakter: 512

Diller: İngilizce

İnce ayar desteği: Var

Desteklenen kullanım örnekleri: Metinden görüntü oluşturma, görüntü düzenleme ve görüntü varyasyonları

Blogu okuyun

Amazon Titan Görüntü Oluşturucu demosunu izleyin

Filigran algılama demosunu izleyin

re:Invent oturumunu izleyin

Amazon Titan Görüntü Oluşturucu v2

Amazon Titan Görüntü Oluşturucu v2 ile görüntü koşullandırma, nesne tutarlılığı, anında özelleştirme ve arka planı kaldırma desteği ile fotogerçekçi görüntüler oluşturun

Maks. karakter: 512

Desteklenen girdi/çıktı görüntüsü formatları: PNG, JPEG

Diller: İngilizce

İnce ayar desteği: Var

Desteklenen kullanım örnekleri: Metinden görüntü oluşturma, görüntü düzenleme, görüntü varyasyonu, referans görüntü kullanarak görüntü koşullandırma, ince ayar kullanarak konu tutarlılığı (oluşturulan görüntülerde belirli nesneleri koruma) ve otomatik arka plan kaldırma

Duyuruyu okuyun

 

Videolar

Amazon Titan Text Premier Demo (1:30)
Amazon Titan Image Generator Demo: Image Playground (5:53)
Amazon Titan Image Generator Demo: Watermark Detection (6:11)
AWS re:Invent 2023: Explore Image Generation and Search with FMs on Amazon Bedrock (59:23)
Amazon Titan Text Demo (8:34)
AWS re:Invent 2023: Explore Amazon Titan for Language Tasks (39:00)

Videolar

Amazon Titan Text Demo (8:34)
Amazon Titan Image Generator Demo: Image Playground (5:53)
AWS re:Invent 2023: Explore Amazon Titan for Language Tasks (39:00)
AWS re:Invent 2023: Explore Image Generation and Search with FMs on Amazon Bedrock (59:23)

Amazon Titan Görüntü Oluşturucu özellikleri

Amazon Titan Görüntü Oluşturucu, içerik oluşturuculara yüksek verimli görüntüler oluşturmada hızlı fikir üretme ve yineleme gücü verir. Kullanıcılar referans görüntüleri kullanarak görüntü oluşturmaya rehberlik edebilir, mevcut görselleri düzenleyebilir, arka planları kaldırabilir ve görüntü varyasyonları oluşturabilir. Bunların tümü marka stilini ve konu tutarlılığını korumak için modeli güvenli bir şekilde özelleştirebilir. Bu güçlü araç iş akışlarını kolaylaştırır, üretkenliği artırır ve yaratıcı vizyonları hayata geçirir.

Amazon Titan Görüntü Oluşturucu özellikleri

Önemli kenarları ve bölgeleri koruyan uyumlu ve büyüleyici görüntüler oluşturmak için referans görüntüler ile ControlNet'i kullanın.


Girdi metin istemi: Masal dünyasında bir geyik, yanlarda küçük kulübeler, karlı kış mevsimi, güneş doğuyor, çizgi film tarzı

 

Referans görüntüsü:

referans görüntüsü

 

 

Çıktı görüntüsü:

Çıktı görüntüsü

Herhangi bir kullanıcı girdisi olmadan, birden fazla nesne içeren görüntülerden arka planı otomatik olarak kaldırın.


Giriş görüntüsü:

Giriş görüntüsü

 

Çıktı görüntüsü:

Çıktı görüntüsü

Modelde ince ayar yaparak nesnelerinizi oluşturulan görsellere zahmetsizce entegre edin


Metin istemini girin: Aydaki köpek Ron

 

Model ince ayarı için referans görüntüsü:

Köpek Ron
Köpek Ron

 

Çıktı görüntüsü:

Aydaki köpek Ron

Yeni bir sahnede favori nesneleri oluşturun, referans görüntüleri kullanarak stilleri aktarın veya ince ayar yapmadan çoklu referans görüntüleri kullanarak stilleri karıştırın  

Metin istemini girin: beyzbol şapkası takan bir köpek


Referans görüntüsü:

referans görüntüsü

 

Çıktı görüntüsü:

çıktı görüntüsü

Oluşturduğunuz görüntülerin renk paletini hassas bir şekilde kontrol ederek markanın görsel kimliğini koruyun. İnce ayar gerekmez.

 

Girdi metin istemi: Stüdyo aydınlatmasıyla taze sebzelerle çevrili rustik bir mutfakta salata sosu kavanozu

 

Hex kodunu girin: ['#ff8080', '#ffb280', '#ffe680', '#e5ff80']

 

Renk kontrollü çıktı görüntüsü: