이점
Amazon Titan 소개
Amazon Bedrock에서만 독점적으로 제공되는 Amazon Titan 모델 제품군에는 비즈니스 전반에 걸쳐 AI 및 기계 학습을 사용하여 혁신해 온 Amazon의 25년 경험이 담겨 있습니다. Amazon Titan 파운데이션 모델(FM)은 완전 관리형 API를 통해 고객에게 다양한 고성능 이미지, 멀티모달 및 텍스트 모델을 제공합니다. Amazon Titan 모델은 AWS에서 만들고 대규모 데이터 세트를 대상으로 사전 훈련되므로 다양한 사용 사례를 지원하면서 동시에 AI의 책임 있는 사용도 지원하도록 구축된 강력한 범용 모델입니다. 그대로 사용하거나 자체 데이터로 비공개로 사용자 지정할 수 있습니다.
사용 사례
모델 버전
Amazon Titan Text Premier
Amazon Titan Text Premier는 Amazon Titan Text 패밀리에 속하는 강력한 고급 모델입니다. 광범위한 엔터프라이즈 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 이 모델은 Amazon Bedrock용 에이전트 및 기술 자료와의 통합에 최적화되었기 때문에 API를 사용하고 데이터와 상호 작용할 수 있는 대화형 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기에 적합한 옵션입니다.
최대 토큰 수: 3만 2,000개
언어: 영어
미세 조정 지원: 지원(평가판)
지원되는 사용 사례: RAG, 에이전트, 채팅, 생각의 연결 고리, 개방형 텍스트 생성, 브레인스토밍, 요약, 코드 생성, 테이블 생성, 데이터 형식 지정, 바꿔쓰기, 다시 쓰기, 추출 및 Q&A
Amazon Titan Text Express
가격과 성능의 균형을 맞춘 대규모 언어 모델(LLM)입니다.
최대 토큰 수: 8,000개
언어: 영어(GA), 100개 이상의 언어 사용 가능(평가판)
미세 조정 지원: 지원
지원되는 사용 사례: RAG, 개방형 텍스트 생성, 브레인스토밍, 요약, 코드 생성, 테이블 생성, 데이터 형식 지정, 바꿔쓰기, 생각의 연결 고리, 다시 쓰기, 추출, Q&A, 채팅
Amazon Titan Text Lite
비용 효율적이고 고도로 사용자 정의가 가능한 LLM입니다. 특정 사용 사례에 적합한 크기로 텍스트 생성 작업 및 미세 조정에 적합합니다.
최대 토큰 수: 4,000개
언어: 영어
미세 조정 지원: 지원
지원되는 사용 사례: 요약 및 카피라이팅
Amazon Titan Text Embeddings
텍스트를 숫자 표현으로 변환하는 LLM입니다.
최대 토큰 수: 8,000
언어: 25개 이상의 언어
미세 조정 지원: 지원 안 함
임베딩: 1,536개
지원되는 사용 사례: 텍스트 검색, 의미론적 유사성, 클러스터링.
Amazon Titan Text Embeddings V2
Amazon Titan Multimodal Embeddings
정확한 멀티모달 검색 및 추천 경험을 제공합니다.
최대 토큰 수: 128개
최대 이미지 크기: 25MB
언어: 영어
미세 조정 지원: 가능
Embeddings: 1,024개(기본값), 384개, 256개
지원되는 사용 사례: 검색, 추천 및 개인화
Amazon Titan Image Generator
텍스트 프롬프트를 사용하여 사실적인 스튜디오 품질의 이미지를 생성합니다.
최대 토큰 수: 77개
최대 입력 이미지 크기: 25MB
언어: 영어
미세 조정 지원: 지원
지원되는 사용 사례: 텍스트를 이미지로 생성, 이미지 편집 및 이미지 변형
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Amazon Titan Image Generator 기능
Amazon Titan Image Generator를 사용하면 콘텐츠 제작 시 아이디어 구상과 반복 작업을 빠르게 진행하여 이미지 생성 효율성을 높일 수 있습니다. 텍스트 프롬프트를 사용해 생성된 이미지나 기존 이미지를 편집하거나 이미지 치수를 구성할 수도 있고 모델에서 생성하도록 할 이미지 변형 수를 지정할 수도 있습니다. 회사 데이터를 사용하여 이 모델을 안전하게 사용자 지정할 수도 있으며, 그러면 브랜드 스타일에 맞는 이미지를 생성할 수 있습니다.
텍스트 이미지 변환
자연어 프롬프트를 사용하여 사실적인 고품질 이미지를 생성합니다.
프롬프트: '그린 이구아나'
사용자 지정
회사 데이터를 사용하여 이 모델을 안전하게 사용자 지정하면 브랜드 스타일에 맞는 이미지를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 사실적인 이구아나를 만화나 스케치에 적용해 보세요.
프롬프트: '만화로 표현한 이구아나'
프롬프트: '스케치로 표현한 이구아나'
자동 편집
텍스트 프롬프트를 사용하여 기존 이미지 또는 생성된 이미지를 편집할 수 있습니다. 이미지 마스크는 필요하지 않습니다.
입력: 이미지 + '열대 우림의 이구아나'(프롬프트)
인페인팅
이미지의 일부를 편집하여 특정 객체를 제거하거나 사용자가 정의한 마스크 영역으로 바꿀 수 있습니다.
입력: 이미지 + 이구아나의 마스크 영역 + '큰부리새'(프롬프트)
아웃페인팅
기존 배경을 대체하여 사용자가 정의한 마스크 영역으로 라이프스타일 이미지를 생성할 수 있습니다.
입력: 이미지 + 배경의 마스크 영역 + '해변'(프롬프트)
생성형 크기 조정
이미지의 주요 피사체를 유지하면서 세부 정보를 추가하여 이미지의 테두리를 확장할 수 있습니다. 예를 들어 이구아나의 꼬리를 확장해 보세요.
입력: 이미지 + 새 테두리가 있는 마스크 영역 + '이구아나 꼬리'(프롬프트)
변형
선택적인 텍스트 프롬프트를 사용하여 이미지를 다양하게 변형할 수 있습니다.
프롬프트: “열대 우림의 녹색 이구아나”