Modèles Amazon Titan Text

Les modèles de Titan texte Amazon incluent Amazon Titan Text G1 - Premier, Amazon Titan Text G1 - Express et AmazonTitan Text G1 - Lite.

Amazon Titan Text G1 - Premier

Amazon Titan Text G1 - Premier est un grand modèle de langage pour la génération de texte. Il est utile pour un large éventail de tâches, notamment la réponse à des questions ouvertes et contextuelles, la génération de code et la synthèse. Ce modèle est intégré à la base de connaissances Amazon Bedrock et à Amazon Bedrock Agents. Le modèle prend également en charge le réglage fin personnalisé en avant-première.

• ID du modèle : amazon.titan-text-premier-v1:0

• Nombre maximum de jetons : 32 000

• Langues : anglais

• Cas d'utilisation pris en charge : fenêtre contextuelle de 32 ko, génération de texte ouvert, brainstorming, résumés, génération de code, création de tableaux, formatage des données, paraphrase, chaîne de pensée, réécriture, extraction, QnA, chat, support de la base de connaissances, support des agents, personnalisation du modèle (aperçu).

• Paramètres d'inférence — Température, Top P (valeurs par défaut : Température = 0,7, Top P = 0,9)

AWS Carte de service AI - Amazon Titan Text Premier

Amazon Titan Text G1 - Express

Amazon Titan Text G1 - Express est un grand modèle de langage pour la génération de texte. Il est utile pour un large éventail de tâches linguistiques générales avancées, telles que la génération de texte ouvert et le chat conversationnel, ainsi que pour l’assistance dans le cadre de la génération augmentée de récupération (RAG). Au lancement, le modèle est optimisé pour l'anglais, avec un support multilingue pour plus de 30 langues supplémentaires disponible en avant-première.

• ID du modèle : amazon.titan-text-express-v1

• Nombre maximal de jetons : 8 000

• Langues : anglais (GA), 100 langues supplémentaires (version préliminaire)

• Cas d’utilisation pris en charge : génération augmentée de récupération, génération de texte ouvert, brainstorming, résumés, génération de code, création de tableaux, formatage des données, paraphrase, chaîne de pensée, réécriture, extraction, questions-réponses et chat.

Amazon Titan Text G1 - Lite

Amazon Titan Text G1 - Lite est un modèle léger et efficace, idéal pour peaufiner les tâches en anglais, notamment les résumés et la rédaction de textes, lorsque les clients souhaitent un modèle plus petit, plus rentable et également hautement personnalisable.

• ID du modèle : amazon.titan-text-lite-v1

• Nombre maximal de jetons : 4 000

• Langues : anglais

• Cas d’utilisation pris en charge : génération de texte ouvert, brainstorming, résumés, génération de code, création de tableaux, formatage des données, paraphrase, chaîne de pensée, réécriture, extraction, questions-réponses et chat.

Personnalisation Titan du modèle de texte Amazon

Pour plus d'informations sur la personnalisation des modèles de Titan texte Amazon, consultez les pages suivantes.

• Préparation des jeux de données

• Hyperparamètres de personnalisation du modèle de Titan texte Amazon

Consignes techniques d'Amazon Titan Text Prompt

Les modèles de Titan texte Amazon peuvent être utilisés dans une grande variété d'applications pour différents cas d'utilisation. Les modèles Amazon Titan Text disposent de directives techniques rapides pour les applications suivantes, notamment :

• Chatbot

• Text2SQL

• Appel de fonction

• Génération augmentée de récupération (RAG)

Pour plus d'informations sur les directives techniques d'Amazon Titan Text Prompt, consultez les directives techniques d'Amazon Titan Text Prompt.

Pour les directives générales d’ingénierie de requête, consultez Directives d’ingénierie de requête.

AWS Carte de service AI - Amazon Titan Text

Les cartes de service AI assurent la transparence et documentent les cas d'utilisation prévus et les considérations d'équité pour nos services d' AWS IA. Les cartes de service d’IA fournissent un endroit unique où trouver des informations sur les cas d’utilisation prévus, les choix responsables en matière de conception d’IA, les bonnes pratiques et les performances d’un ensemble de cas d’utilisation des services d’IA.