亞馬遜Bedrock平臺推出全新Amazon Titan大語言模型,，為大型數(shù)據(jù)集預(yù)處理提供強(qiáng)大支持,。亞馬遜云科技開發(fā)者大會演講重點(diǎn)介紹了Amazon Titan在文本大語言模型領(lǐng)域的創(chuàng)新，以及如何通過Bedrock平臺實(shí)現(xiàn)定制化應(yīng)用,。

亞馬遜Bedrock平臺的主要產(chǎn)品經(jīng)理Brent Swidler與高級首席解決方案架構(gòu)師Ben Snively以及來自Electronic Arts的應(yīng)用程序架構(gòu)師Satin Kal聚焦于亞馬遜Bedrock平臺的背景,、Amazon Titan大語言模型的特性，以及實(shí)際應(yīng)用案例,。

Bedrock平臺：開創(chuàng)大語言模型選擇與定制時(shí)代

Bedrock平臺作為一個(gè)開放的創(chuàng)新空間,，用戶可以從17種不同的大語言模型中自由選擇，涵蓋文本,、圖像生成等多個(gè)領(lǐng)域,。用戶可以即插即用，也可以根據(jù)具體需求進(jìn)行自定義,，同時(shí)還能通過代理將大語言模型連接到知識庫和外部系統(tǒng),。演講中特別強(qiáng)調(diào)Bedrock的新功能，包括護(hù)欄和模型評估功能,，這些功能旨在提高大語言模型性能和測試多個(gè)提示的效果,。

Amazon Titan文本大語言模型：引領(lǐng)技術(shù)前沿

Titan Text Lite是一種緊湊型模型，適用于快速迭代微調(diào),；而Titan Text Express則具有更廣泛的功能，包括對100多種語言的多語言支持,、代碼生成和對各種文本格式的支持,。這反映了Amazon對模型不斷更新和改進(jìn)的承諾。

大語言模型提示：開放式,、封閉式和混合式的選擇

Brent Swidler強(qiáng)調(diào)了大語言模型提示的重要性,，包括開放式提示、封閉式提示和混合提示,。用戶可以根據(jù)需求選擇不同的提示類型,，靈活性成為Amazon Titan的一大特色。提示類型的選擇對于大語言模型的使用和性能有著關(guān)鍵的影響,。

知識控制：塑造大語言模型行為的關(guān)鍵方法

知識控制在演講中被認(rèn)為是至關(guān)重要的一環(huán),。演講中提到的知識控制方法包括提示工程、檢索增強(qiáng)生成（RAG）以及持續(xù)預(yù)訓(xùn)練,。這些方法賦予用戶更多的權(quán)力,，使其能夠定制大語言模型的行為和嵌入專屬知識。

實(shí)際應(yīng)用案例：Electronic Arts的成功之道

演講中,，Electronic Arts的Satin Kal分享了公司如何成功實(shí)施四個(gè)不同項(xiàng)目,。這包括幫助開發(fā)者編寫單元測試,、協(xié)助質(zhì)量工程師生成測試方案、創(chuàng)建游戲內(nèi)幫助聊天機(jī)器人,，以及通過社交媒體評論的管理端口分析為營銷團(tuán)隊(duì)提供深刻見解,。這些案例充分展示了Amazon Titan和Bedrock平臺在不同領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

前景展望：Bedrock平臺引領(lǐng)創(chuàng)新浪潮

這場演講全面概述了Amazon Titan文本大語言模型和Bedrock平臺的關(guān)鍵特性,、最新發(fā)布,、架構(gòu)最佳實(shí)踐和實(shí)際應(yīng)用。Bedrock平臺為用戶提供了靈活,、定制化的解決方案,，為大語言模型在實(shí)際應(yīng)用中的廣泛應(yīng)用開辟了新的可能性。該平臺將有望在人工智能領(lǐng)域引領(lǐng)創(chuàng)新浪潮,，助力用戶提高效率,、降低成本，并推動各領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步,。

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