Meta Llama 2 auf Amazon Bedrock

Erstellen Sie schnell und einfach generative KI-gestützte Erlebnisse

Vorteile

Das fein abgestimmte Modell, Llama Chat, nutzt öffentlich verfügbare Anleitungsdatensätze und über 1 Million menschliche Anmerkungen.
Llama-Modelle werden mit Billionen von Tokens aus öffentlichen Online-Datenquellen trainiert, um sprachliche Feinheiten besser zu verstehen.
Das fein abgestimmte Modell verfügt über mehr als 1 000 Stunden an Red-Teaming- und Kommentararbeit, um die Sicherheit und die Leistung des Modells zu gewährleisten.
Amazon Bedrock ist der erste öffentliche Cloud-Service, der eine vollständig verwaltete API für Llama anbietet. Unternehmen jeder Größe können auf Llama-2-Modelle in Amazon Bedrock zugreifen, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur verwalten zu müssen.

Llama 2 kennenlernen

Amazon Bedrock ist der erste öffentliche Cloud-Service, der eine vollständig verwaltete API für Llama 2, Metas großes Sprachmodell (LLM) der nächsten Generation, anbietet. Jetzt können Unternehmen jeder Größe auf Llama-2-Modelle in Amazon Bedrock zugreifen, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur verwalten zu müssen. Das bedeutet, dass Sie sich auf das konzentrieren können, was Sie am besten können – die Entwicklung Ihrer KI-Anwendungen. Die Partnerschaft zwischen Meta und Amazon steht für gemeinsame generative KI-Innovation. Meta und Amazon arbeiten zusammen, um die Grenzen des Möglichen zu erweitern.

Anwendungsfälle

Die fein abgestimmten LLMs von Meta, Llama-2-Chat genannt, sind für Dialoganwendungen optimiert.

Modellversionen

Llama-2-13b-Chat

Fein abgestimmtes Modell in der Parametergröße 13 Mrd. Geeignet für kleinere Aufgaben wie Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und Sprachübersetzung.

Maximale Token-Anzahl: 4 000

Sprachen: Englisch

Unterstützte Anwendungsfälle: Assistent-ähnlicher Chat

Llama-2-70b-Chat

Fein abgestimmtes Modell in der Parametergröße 70 Mrd. Geeignet für größere Aufgaben wie Sprachmodellierung, Textgenerierung und Dialogsysteme.

Maximale Token-Anzahl: 4 000

Sprachen: Englisch

Unterstützte Anwendungsfälle: Assistent-ähnlicher Chat