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亚马逊揭幕Nova:用于增强AI和内容创建的尖端基础模型

亚马逊最近的RE:Invent 2024活动展示了Nova,这是其最先进的基础模型套件,旨在彻底改变AI和内容创建。本文深入研究了Nova的架构,通过动手实例探索其功能,并检查基准结果。我们将介绍功能,评论,基准和对AI应用程序的影响。

我今天使用了亚马逊诺瓦,这是我的诚实评论-Analytics Vidhya

这项探索将涵盖亚马逊Nova的功能,详细的评论,基准分析以及对其对AI的变革性影响的见解。

目录

  • 介绍亚马逊诺瓦基金会模型
  • 探索AWS NOVA模型类型
    • 理解模型:文本和视觉智能
    • 创意内容一代:将想法栩栩如生
  • 亚马逊诺瓦:基准性能和结果
    • 核心文本功能:基准和结果
    • 代理文本功能:基准和结果
  • 利用Amazon Nova Pro进行文档分析
  • 利用Amazon Nova Pro进行视频分析
    • Nova Pro接口
    • Nova Pro API
  • 利用Amazon Nova卷轴进行视频创建
  • 使用参考图像使用Amazon Nova卷轴
  • 负责的AI开发
  • 结论

介绍亚马逊诺瓦基金会模型

亚马逊诺瓦(Amazon Nova)代表了基础模型中的一个重大飞跃,并在最先进的情报上提供了无与伦比的绩效。这些型号专门通过亚马逊基岩提供,从文档处理(图像和文本分析)到大规模的内容创建以及能够解释视觉数据的AI助手的开发。该套件包括两个专业模型类别:“理解”和“创意内容生成”,每个都为特定用例设计。

探索AWS NOVA模型类型

理解模型:文本和视觉智能

Amazon Nova Micro,Lite和Pro是高级理解模型处理文本,图像和视频输入,以生成基于文本的输出。他们提供了准确性,速度和成本效益的平衡。关键功能包括:

  • 各种智能水平上有效且具有成本效益的推断
  • 对文本,图像和视频的最新理解
  • 支持文本,图像和视频输入来进行微调
  • 尖端的多模式检索生成(RAG)和代理能力
  • 通过亚马逊基岩与专有数据和应用程序无缝集成

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让我们单独检查每个模型:

亚马逊Nova Micro

仅针对超低潜伏期和具有成本效益的性能优化的纯文本模型。非常适合需要快速响应的应用程序,在语言理解,翻译,推理,代码完成,集思广益和数学解决问题之类的任务中出色。生成速度超过每秒200个令牌。

关键功能:

  • 最大令牌:最多128K令牌
  • 语言:与200种语言兼容
  • 微调:完全支持文本输入的微调

亚马逊Nova Lite

超快速且具有成本效益的多模型处理文本,图像和视频输入。它的准确性和速度使其适用于优先考虑成本效益的交互式和大量应用。

关键功能:

  • 最大令牌:最多30万个令牌
  • 语言:与200种语言兼容
  • 微调:完全支持文本,图像和视频输入的微调

亚马逊诺瓦专业人士

一种强大的多模式模型,提供了准确性,速度和成本的最佳组合。非常适合视频摘要,问答,数学推理,软件开发以及执行多步工作流的AI代理等任务。它在遵循和代理工作流程中表现出色。

关键功能:

  • 最大令牌:300K
  • 语言:200种语言
  • 支持的微调:是的,带有文本,图像和视频输入。

亚马逊诺瓦总理

用于复杂推理和模型蒸馏的最强大的多模式模型。针对2025年初的可用性。

创意内容一代:将想法栩栩如生

亚马逊NOVA包括用于生成现实多模式内容的模型:

亚马逊诺瓦画布

最先进的图像生成模型,可生成具有精确样式和内容控制的高质量视觉效果。它在TIFA和Imagerward等基准中脱颖而出。

关键功能:

  • 文本到图像生成:从512p到2K分辨率生成图像,支持各种纵横比。允许参考图像输入。
  • 图像编辑:提供介绍,支出和背景删除功能。

亚马逊诺瓦卷轴

最先进的视频生成模型创建了专业质量的视频内容。它在人体评估视频质量和一致性方面的表现优于现有模型。

关键功能:

  • 文本到视频生成:以720p分辨率创建6秒的视频。
  • 参考图像和提示视频生成:结合图像和文本,用于动态视频创建。
  • 相机运动控制:通过文本提示控制了20多个相机运动效果。

亚马逊诺瓦:基准性能和结果

Amazon Nova模型在核心和代理文本基准中展示了出色的性能,超过了准确性,推理和任务执行的领先模型。

核心文本功能:基准和结果

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核心能力基准的定量结果,包括MMLU,ARC-C,Drop,GPQA,Math,Math,GSM8K,Ifeval和BigBench-Hard(BBH)。

代理文本功能:基准和结果

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伯克利函数呼叫排行榜(BFCL)V3的结果。

(其余部分详细介绍了带有代码示例的动手用例,将遵循类似的重写模式,在更改措辞和原始性的句子结构时保持核心信息。这些图像将保持其原始格式和位置。)

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