Les modèles Llama 3.1 8B et 70B de Meta sont désormais disponibles pour être ajustés dans Amazon Bedrock
Amazon Bedrock permet désormais de peaufiner les modèles Llama 3.1 70B et 8B de Meta, permettant ainsi aux entreprises de personnaliser ces modèles d'IA générative avec leurs propres données. Les modèles Llama 3.1 offrent des améliorations significatives par rapport aux versions précédentes, notamment une longueur de contexte de 128 Ko, soit 16 fois plus que Llama 3, vous permettant d'accéder à de plus grands volumes d'informations à partir de longs passages de texte et de les traiter. Vous pouvez utiliser le réglage fin pour adapter les modèles Llama 3.1 à des tâches spécifiques à un domaine, améliorant ainsi les performances des modèles pour des cas d'utilisation spécialisés.
Selon Meta, les modèles Llama 3.1 excellent dans le dialogue multilingue en huit langues et démontrent un meilleur raisonnement. Le modèle Llama 3.1 70B est idéal pour la création de contenu, l’IA conversationnelle, la compréhension du langage, le développement, la recherche et les applications d’entreprise. Il excelle dans des tâches telles que la synthèse de texte, la classification de textes, l'analyse des sentiments, le raisonnement nuancé, la modélisation du langage, les systèmes de dialogue, la génération de code et le suivi d'instructions. Le modèle Llama 3.1 8B convient parfaitement aux scénarios dont la puissance de calcul et les ressources sont limitées. Il excelle dans la synthèse de texte, la classification, l'analyse des sentiments et la traduction linguistique, tout en garantissant une inférence à faible latence. En peaufinant les modèles Llama 3.1 dans Amazon Bedrock, les entreprises peuvent encore améliorer leurs fonctionnalités pour les applications spécialisées, en améliorant la précision et la pertinence sans avoir à créer des modèles à partir de zéro.
Vous pouvez affiner les modèles Llama 3.1 dans Amazon Bedrock dans la région AWS USA Ouest (Oregon). Pour connaître les tarifs, consultez la page de tarification d'Amazon Bedrock. Pour commencer, consultez le Guide de l'utilisateur de Bedrock.