Die Llama 3.2-Modelle von Meta sind jetzt zum Feintuning in Amazon Bedrock verfügbar
Amazon Bedrock unterstützt jetzt das Feintuning für die Llama 3.2-Modelle (1B, 3B, 11B und 90B) von Meta, sodass Unternehmen diese generativen KI-Modelle mit ihren eigenen Daten trainieren können. Die Llama 3.2-Modelle sind in verschiedenen Größen erhältlich, von kleinen (1B und 3B) bis hin zu mittelgroßen multimodalen Modellen (11B und 90B). Die Modelle Llama 3.2 11B und 90B sind die ersten in der Llama-Serie, die sowohl Text- als auch Bildverarbeitungsaufgaben unterstützen. Dies wird durch die Integration von Bild-Encoder-Repräsentationen in das Sprachmodell erreicht. Das Feintuning ermöglicht die Anpassung von Llama 3.2-Modellen an domainspezifische Aufgaben und damit die Verbesserung der Leistung für spezielle Anwendungsfälle.
Das Llama 3.2 90B-Modell zeichnet sich durch fortgeschrittenes Denken, Generierung von Langformtexten, Kodierung, mehrsprachige Übersetzung und visuelle Argumentation wie Untertitelung, visuelle Beantwortung von Fragen und Dokumentenanalyse aus. Das Llama 3.2 11B-Modell wurde für die Erstellung von Inhalten, dialogorientierte KI und Unternehmensanwendungen konzipiert und bietet eine hohe Leistung bei Textzusammenfassung, Stimmungsanalyse und visuellem Verständnis. In ressourcenbeschränkten Szenarien können die leichtgewichtigen 3.2 1B- und 3B-Modelle On-Device-Anwendungen ermöglichen, die hervorragende Ergebnisse bei Aufgaben wie Textzusammenfassung, Klassifizierung und Abruf erzielen und gleichzeitig eine geringe Latenz und erweiterten Datenschutz gewährleisten. Durch das Feintuning der Llama 3.2-Modelle in Amazon Bedrock können Unternehmen die Genauigkeit und Relevanz bei speziellen Anwendungen verbessern, ohne Modelle von Grund auf neu erstellen zu müssen.
Sie können die Llama 3.2-Modelle in Amazon Bedrock in der AWS-Region USA West (Oregon) optimieren. Die Preise finden Sie auf der Preisseite von Amazon Bedrock. Für die ersten schritte Schritte lesen Sie bitte das Amazon-Bedrock-Benutzerhandbuch und rufen Sie die Amazon-Bedrock-Konsole auf.