Modelle von Amazon Titan Text - Amazon Bedrock

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Modelle von Amazon Titan Text

Zu den Modellen von Amazon Titan Text gehören Amazon Titan Text G1 – Premier, Amazon Titan Text G1 - Express und Amazon Titan Text G1 - Lite.

Amazon Titan Text G1 – Premier

Amazon Titan Text G1 – Premier ist ein LLM zur Textgenerierung. Es eignet sich für eine Vielzahl von Aufgaben, darunter die Beantwortung offener und kontextbasierter Fragen, Codegenerierung und Zusammenfassungen. Dieses Modell ist in die Wissensdatenbank von Amazon Bedrock und Agenten für Amazon Bedrock integriert. Das Modell unterstützt auch die benutzerdefinierte Feinabstimmung in der Vorschau.

  • Model ID – amazon.titan-text-premier-v1:0

  • Max. Anzahl an Token – 32 000

  • Sprachen: Englisch

  • Unterstützte Anwendungsfälle – 32k-Kontextfenster, offene Textgenerierung, Brainstorming, Zusammenfassungen, Codegenerierung, Tabellenerstellung, Datenformatierung, Paraphrasierung, Gedankenkette, Umschreiben, Extraktion, QnA, Chat, Unterstützung von Wissensdatenbanken, Unterstützung von Agenten, Modellanpassung (Vorschau).

  • Inferenzparameter – Temperatur, Top P (Standardwerte: Temperatur = 0,7, Top P = 0,9)

AWS-KI-Service-Karte – Amazon Titan Text Premier

Amazon Titan Text G1 - Express

Amazon Titan Text G1 - Express ist ein LLM zur Textgenerierung. Es eignet sich für eine Vielzahl von fortgeschrittenen, allgemeinen Sprachaufgaben wie Textgenerierung mit offenem Ende und Konversationschats sowie für die Unterstützung innerhalb von Retrieval Augmented Generation (RAG). Bei der Markteinführung ist das Modell für Englisch optimiert. Mehrsprachiger Support für 100 weitere Sprachen ist in der Vorschauversion enthalten.

  • Modell-ID – amazon.titan-text-express-v1

  • Max. Anzahl an Token – 8 000

  • Sprachen – Englisch (GA), 100 weitere Sprachen (Vorschau)

  • Unterstützte Anwendungsfälle – Retrieval Augmented Generation, Textgenerierung mit offenem Ende, Brainstorming, Zusammenfassungen, Codegenerierung, Tabellenerstellung, Datenformatierung, Paraphrasieren, Gedankenketten, Umschreiben, Extrahieren, Fragen und Antworten und Chat.

Amazon Titan Text G1 - Lite

Amazon Titan Text G1 - Lite ist ein leichtes, effizientes Modell, das sich ideal für die Feinabstimmung englischsprachiger Aufgaben eignet, z. B. für Zusammenfassungen und das Verfassen von Texten, für die sich Kunden ein kleineres, kostengünstigeres Modell wünschen, das auch in hohem Maße anpassbar ist.

  • Model ID – amazon.titan-text-lite-v1

  • Max. Anzahl an Token: 4 000

  • Sprachen: Englisch

  • Unterstützte Anwendungsfälle – Textgenerierung mit offenem Ende, Brainstorming, Zusammenfassungen, Codegenerierung, Tabellenerstellung, Datenformatierung, Paraphrasieren, Gedankenketten, Umschreiben, Extrahieren, Fragen und Antworten und Chat.

Anpassung von Amazon-Titan-Text-Modellen

Weitere Informationen zum Anpassen von Amazon-Titan-Text-Modellen finden Sie auf den folgenden Seiten.

Prompt-Engineering-Richtlinien für Amazon Titan Text

Amazon-Titan-Text-Modelle können in einer Vielzahl von Anwendungen für unterschiedliche Anwendungsfälle verwendet werden. Amazon-Titan-Text-Modelle verfügen über Prompt-Engineering-Richtlinien für die folgenden Anwendungen, darunter:

  • Chatbot

  • Text2SQL

  • Funktionsaufruf

  • RAG (Retrieval Augmented Generation)

Weitere Informationen zu den Prompt-Engineering-Richtlinien für Amazon Titan Text finden Sie unter Prompt-Engineering-Richtlinien für Amazon Titan Text.

Allgemeine Prompt-Engineering-Richtlinien finden Sie unter Prompt-Engineering-Richtlinien.

AWS-KI-Service-Karte – Amazon Titan Text

KI-Servicekarten sorgen für Transparenz und dokumentieren die beabsichtigten Anwendungsfälle und Fairnessüberlegungen für unsere AWS-KI-Services. KI-Servicekarten bieten einen zentralen Ort, an dem Sie Informationen zu den beabsichtigten Anwendungsfällen, zu verantwortungsvollen KI-Designentscheidungen, bewährten Verfahren und zur Leistung für eine Reihe von Anwendungsfällen für KI-Services finden.