Modelos Amazon Titan Text - Amazon Bedrock

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Modelos Amazon Titan Text

Los modelos Amazon Titan Text incluyen Amazon Titan Text G1 - Premier, Amazon Titan Text G1 - Express y Amazon Titan Text G1 - Lite.

Amazon Titan Text G1 - Premier

Amazon Titan Text G1 - Premier es un modelo de lenguaje de gran tamaño para la generación de texto. Resulta útil para una amplia gama de tareas, como la respuesta a preguntas abiertas y basadas en el contexto, la generación de código y el resumen. Este modelo está integrado con Base de conocimientos de Amazon Bedrock y Agentes de Amazon Bedrock. El modelo también admite el ajuste fino personalizado en la vista previa.

  • ID del modelo: amazon.titan-text-premier-v1:0

  • Número máximo de tokens: 32 000

  • Idiomas: inglés

  • Casos de uso compatibles: ventana de contexto de 32 000, generación de texto abierto, propuesta de ideas, resúmenes, generación de código, creación de tablas, formateo de datos, paráfrasis, cadena de pensamiento, reescritura, extracción, preguntas y respuestas, chat, soporte de base de conocimientos, soporte de agentes, personalización de modelos (vista previa).

  • Parámetros de inferencia: temperatura, P superior (valores predeterminados: temperatura = 0,7, P superior = 0,9)

AWS Tarjeta de servicio de IA - Amazon Titan Text Premier

Amazon Titan Text G1 - Express

Amazon Titan Text G1 - Express es un modelo de lenguaje de gran tamaño para la generación de texto. Resulta útil para una amplia gama de tareas lingüísticas generales y avanzadas, como la generación de texto abierto y el chat conversacional, así como para respaldar la generación aumentada de recuperación (RAG). En el momento del lanzamiento, el modelo está optimizado para el inglés, con soporte multilingüe para 100 idiomas adicionales disponible en versión preliminar.

  • ID del modelo: amazon.titan-text-express-v1

  • Número máximo de tokens: 8000

  • Idiomas: inglés (GA), 100 idiomas adicionales (versión preliminar)

  • Casos de uso compatibles: generación aumentada de recuperación, generación de texto abierto, propuesta de ideas, resúmenes, generación de código, creación de tablas, formateo de datos, paráfrasis, cadena de pensamiento, reescritura, extracción, preguntas y respuestas y chat.

Amazon Titan Text G1 - Lite

Amazon Titan Text G1 - Lite es un modelo ligero y eficiente, ideal para ajustar las tareas en inglés, incluidos los resúmenes y la redacción de textos, donde los clientes desean un modelo más pequeño y rentable que también sea altamente personalizable.

  • ID del modelo: amazon.titan-text-lite-v1

  • Número máximo de tokens: 4000

  • Idiomas: inglés

  • Casos de uso compatibles: generación de texto abierto, propuesta de ideas, resúmenes, generación de código, creación de tablas, formateo de datos, paráfrasis, cadena de pensamiento, reescritura, extracción, preguntas y respuestas y chat.

Personalización de modelos Amazon Titan Text

Para obtener más información sobre la personalización de modelos Amazon Titan Text, consulte las siguientes páginas.

Directrices de ingeniería de peticiones de Amazon Titan Text

Los modelos Amazon Titan Text se pueden utilizar en una amplia variedad de aplicaciones para diferentes casos de uso. Los modelos Amazon Titan Text cuentan con pautas de ingeniería de peticiones para las siguientes aplicaciones, entre las que se incluyen:

  • Chatbot

  • Text2SQL

  • Llamada a funciones

  • RAG (generación aumentada de recuperación)

Para obtener más información sobre las pautas de ingeniería de peticiones de Amazon Titan Text, consulte las Directrices de ingeniería de peticiones de texto de Amazon Titan Text.

Para ver las pautas generales de ingeniería de peticiones, consulte las Directrices de ingeniería de peticiones.

AWS Tarjeta de servicio de IA - Amazon Titan Text

Las tarjetas de servicio de IA proporcionan transparencia y documentan los casos de uso previstos y las consideraciones de imparcialidad de nuestros servicios de AWS IA. Las tarjetas de servicio de IA proporcionan un lugar único para encontrar información sobre los casos de uso previstos, las decisiones responsables de diseño de IA, las prácticas recomendadas y el rendimiento de un conjunto de casos de uso de servicios de IA.