Amazon раскрывает Nova: передовые модели фундамента для улучшенного искусственного интеллекта и создания контента

недавнее событие Amazon Re: Invent 2024 демонстрировало Nova, его самый продвинутый набор моделей Foundation, предназначенные для революции ИИ и создания контента. Эта статья углубляется в архитектуру Nova, исследует ее возможности с помощью практических примеров и изучает контрольные результаты. Мы рассмотрим функции, обзоры, тесты и влияние на приложения ИИ.

Это исследование будет охватывать функциональные возможности Amazon Nova, подробные обзоры, анализ эталона и понимание его преобразующих эффектов на AI.

Оглавление

]
• введение моделей Amazon Nova Foundation
]
• изучение типов моделей AWS nova
  ]
  • Понимание моделей: текст и визуальный интеллект
  ]
  • генерация креативного контента: воплощение в жизнь идеи
  ]
]
• Amazon Nova: эталонная производительность и результаты
  ]
  • Core Text возможностей: тесты и результаты
  ]
  • агентские текстовые возможности: тесты и результаты
  ]
  ]
]
• Использование Amazon Nova Pro для анализа документов
]
• Использование Amazon Nova Pro для видео анализа
  ]
  • nova pro interface
  • nova pro api
  ]
  ]
]
• harnessing Amazon Nova Reel для создания видео
]
• Использование Amazon Nova Reel с помощью эталонных изображений
]
• ответственный AI Development
• Заключение

введение моделей Amazon Nova Foundation

Amazon Nova представляет значительный скачок в моделях фундамента, предлагая непревзойденную цену, наряду с современной разведкой. Эксклюзивно доступные через Amazon Bedrock, эти модели питают широкий спектр приложений, от обработки документов (анализа изображения и текста) до крупномасштабного создания контента и разработки помощников по искусственному интеллекту, способным интерпретировать визуальные данные. Набор состоит из двух специализированных категорий моделей: «Понимание» и «генерация креативного контента», каждая из которых предназначена для конкретных вариантов использования.

изучение типов моделей AWS nova

Понимание моделей: текст и визуальный интеллект

Amazon Nova Micro, Lite и Pro являются расширенным пониманием моделей. Они предлагают баланс точности, скорости и экономической эффективности. Ключевые функции включают:

]
• Эффективный и экономичный вывод на различных уровнях интеллекта
]
• современное понимание текста, изображений и видео
]
• поддержка точной настройки с текстом, изображением и видео ввода
]
• передовые мультимодальные извлечения-аугментированные поколения (RAG) и агентские возможности
]
• бесшовную интеграцию с запатентованными данными и приложениями через Amazon Bedrock

давайте изучим каждую модель индивидуально:

Amazon Nova Micro

модель только для текста, оптимизированная для сверхнизкой задержки и экономически эффективной производительности. Идеально подходит для приложений, требующих быстрых ответов, превосходных в таких задачах, как понимание языка, перевод, рассуждение, завершение кода, мозговой штурм и математическое решение проблем. Скорость генерации превышает 200 токенов в секунду.

функции ключей:

]
• Maximum Tokens: до 128K Tokens
]
• языки: совместим с 200 языками
]
• Fine-Tuning: полностью поддерживает точную настройку с помощью текстового ввода
]

Amazon Nova Lite

] сверхбыстрый и экономически эффективный мультимодальная обработка модели, изображение и видео входы. Его точность и скорость делают его подходящим для интерактивных и больших приложений, приоритетных затрат.

функции ключей:

]
• Maximum Tokens: до 300K Tokens
]
• языки: совместим с 200 языками
]
• Fine-Tuning: полностью поддерживает точную настройку с текстом, изображением и видео ввода

Amazon Nova Pro

очень способная мультимодальная модель, предлагающая наилучшую комбинацию точности, скорости и стоимости. Отлично подходит для таких задач, как видео-суммирование, вопросы и ответы, математические рассуждения, разработка программного обеспечения и агенты искусственного интеллекта, выполняющие многоэтапные рабочие процессы. Он превосходит инструкции, следующие и агентские рабочие процессы.

функции ключей:

]
• max tokens: 300k
]
• языки: 200 языков
• Поддерживается тонкая настройка: Да, с текстом, изображением и видео ввод.
]

Amazon Nova Premier

самая способная мультимодальная модель для сложных рассуждений и дистилляции модели. Целевой для доступности в начале 2025 года.

генерация креативного контента: воплощение в жизнь идеи

Amazon Nova включает в себя модели для генерации реалистичного мультимодального контента:

Amazon Nova Canvas

современная модель генерации изображений, производящая высококачественные визуальные эффекты с точным стилем и управлением контентом. Он превосходит тесты, такие как Tifa и Imagereward.

ключевые функции:

]
• Генерация текста к изображению: генерирует изображения с разрешения 512p до 2K, поддерживая различные соотношения сторон. Разрешает ввод справочного изображения.
]
• Редактирование изображений: предлагает возможности внедрения, озадирования и удаления фона.
]

Amazon Nova Reel

современная модель генерации видео, создавая видеоконтент профессионального качества. Он превосходит существующие модели в человеческих оценках качества и последовательности видео.

ключевые функции:

]
• Generation Text-To-Video: создает 6-секундные видео с разрешением 720p.
]
• Справочное изображение и приглашение видео генерации: объединяет изображения и текст для динамического создания видео.
• управление движением камеры: предлагает более 20 эффектов движения камеры, управляемых с помощью текстовых подсказок.
]

Amazon Nova: эталонная производительность и результаты

модели Amazon Nova демонстрируют исключительную производительность по основным и агентским критериям текста, превосходящим ведущие модели в точности, рассуждениях и выполнении задач.

Core Text возможностей: тесты и результаты

количественные результаты по контрольным показателям возможностей, включая MMLU, ARC-C, Drop, GPQA, MATH, GSM8K, IFEVAL и BIGBENCH-HARD (BBH).

агентские текстовые возможности: тесты и результаты

результаты из функции Беркли по вызову лидеров (bfcl) v3.

(оставшиеся разделы, в которых подробно описывает практические варианты использования с примерами кода, будут следовать аналогичному шаблону переписывания, сохраняя основную информацию при изменении структуры формулирования и предложений для оригинальности. Изображения останутся в их первоначальном формате и местоположении.)