本文主要是介绍使用 Amazon Bedrock 完成你的问答需求,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
Amazon Bedrock 简介
Amazon Bedrock 是使用 LLM 构建和扩展生成式人工智能应用程序的最简单方法。Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务,可通过 API 提供来自 Amazon 和领先 AI 初创企业的 LLM,因此您可以从各种 LLM 中进行选择,找到最适合您的应用场景的模型。
亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、活动与竞赛等。帮助中国开发者对接世界最前沿技术,观点,和项目,并将中国优秀开发者或技术推荐给全球云社区。如果你还没有关注/收藏,看到这里请一定不要匆匆划过,点这里让它成为你的技术宝库!
模型列表
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务,可通过 API 提供来自领先 AI 初创公司和亚马逊云科技的 FM,因此您可以从各种 FM 中进行选择,找到最适合您的使用案例的模型。
- AI21 Labs 的 Jurassic 系列模型
Jurassic-2 Ultra 是 AI21 最强大的模型,适用于需要高级文本生成和理解的复杂任务。 流行的用例包括问答、摘要、长格式副本生成、高级信息提取等。
Jurassic-2 Mid 的功能不如 Ultra 强大,但经过精心设计,可在卓越品质和经济实惠之间取得适当的平衡。 Jurassic-2 Mid 可应用于任何语言理解或生成任务,包括问答、摘要、长格式副本生成、高级信息提取等。
- 亚马逊云科技的 Titan 系列模型
Amazon Titan Foundation 模型经过大型数据集的预训练,使其成为强大的通用模型。 按原样使用它们,或者通过使用您自己的数据针对特定任务微调模型来自定义它们,而无需注释大量数据。
Titan 模型分为三种类型:嵌入、文本生成和图像生成。
- Titan Embeddings G1 – 文本模型将文本输入(单词、短语或可能的大型文本单元)转换为包含文本语义的数字表示(称为嵌入)。 虽然该法学硕士不会生成文本,但它对于个性化和搜索等应用程序很有用。 通过比较嵌入,该模型将产生比单词匹配更相关和上下文的响应。 新的 Titan Multimodal Embeddings G1 模型适用于通过文本搜索图像、通过图像相似性或通过文本和图像的组合搜索图像等用例。 它将输入图像或文本转换为嵌入,该嵌入在同一语义空间中包含图像和文本的语义。
- Titan Text 模型是生成式 LLM,适用于摘要、文本生成(例如,创建博客文章)、分类、开放式问答和信息提取等任务。 他们还接受过许多不同编程语言以及表格、JSON 和 csv 等富文本格式的培训。
- Titan Image Generator G1 是一种生成基础模型,可从自然语言文本生成图像。 该模型还可用于编辑或生成现有或生成的图像的变体。
为了继续支持负责任地使用人工智能的最佳实践,泰坦基金会模型旨在检测和删除数据中的有害内容,拒绝用户输入中的不当内容,并过滤包含不当内容(例如仇恨言论)的模型输出 、亵渎和暴力)。 Titan Image FM 为所有生成的图像添加了隐形水印。 未来将提供水印检测 API,通过检查是否存在水印来帮助您确认图像是否是使用 Titan 模型生成的。
- Meta 的 Llama 系列模型
Llama 是一系列大型语言模型,使用公开数据进行训练。 这些模型基于变压器架构,使其能够处理任意长度的输入序列并生成可变长度的输出序列。 Llama 模型的关键特征之一是它能够生成连贯且上下文相关的文本。 这是通过使用注意力机制来实现的,该机制允许模型在生成输出时关注输入序列的不同部分。 此外,Llama 模型使用一种称为“掩码语言建模”的技术在大型文本语料库上对模型进行预训练,这有助于它学习预测句子中缺失的单词。
Llama 模型已被证明在各种自然语言处理任务上表现良好,包括语言翻译、问答和文本摘要,并且还能够生成类似人类的文本,这使得 Llama 模型成为创意写作和其他应用程序的有用工具。 自然语言生成很重要。
总的来说,Llama 模型是强大且多功能的语言模型,可用于广泛的自然语言处理任务。 该模型能够生成连贯且上下文相关的文本,这使得它对于聊天机器人、虚拟助手和语言翻译等应用程序特别有用。
不过模型支持的最大输入长度为4096,支持语言英文效果最好。
- Stability AI 的 SDXL 系列模型
SDXL 比其前身 Stable Diffusion 2.1 生成更详细的图像和构图,代表了 Stability 图像生成模型系列向前迈出的重要一步。 SDXL 还具有超越文本到图像提示的功能,包括图像到图像提示(输入一张图像以获取该图像的变体)、修复(重建图像的缺失部分)和修复(构建无缝扩展) 现有图像)。
构建属于自己的问答应用
注册 Bedrock
使用 Bedrock 只需要完成亚马逊云科技注册即可,然后打开下面链接,可以进入 Bedrock 主页
https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock?trk=cndc-detail
获取模型权限
点击左侧导航的 Overview 标签,然后可以看到右侧的 Spotlight 板块,点击Request model access
按钮
在这个下面可以选择自己想使用的模型,有的模型需要填写个人呢资料以及使用背景。
体验 Demo
官方提供了33个生成式应用的 Demo,
我们可以直接点击Open in Playground
,进入对话应用,下面是讲一个会议记录转换为会议纪要的例子:
构建自己的对话应用
在浏览模型列表之后,发现部分可以支持中文的,下面我们可以构建自己的中英对话应用,以及对比不同模型的效果。
根据主题撰写内容翔实、有信服力的论文。我希望你能作为一名学者行事。你将负责研究一个你选择的主题,并将研究结果以论文或文章的形式呈现出来。你的任务是确定可靠的来源,以结构良好的方式组织材料,并以引用的方式准确记录。我的第一个建议要求是 '论文主题'
右侧我们可以修改模型超参数,我们可以看到在调整模型输出最大长度之后,模型效果变化很大
不同模型对比
Write a highly detailed essay in Chinese with introduction, body, and conclusion paragraphs responding to the following: [问题]
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文章来源:
https://dev.amazoncloud.cn/column/article/658962815d096603bb1874a9?sc_medium=regulartraffic&sc_campaign=crossplatform&sc_channel=CSDN
这篇关于使用 Amazon Bedrock 完成你的问答需求的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!