Marengo Embed 2.7 ของ TwelveLabs สามารถใช้สำหรับการอนุมานแบบซิงโครนัสใน Amazon Bedrock ได้แล้ว
ตอนนี้ Amazon Bedrock รองรับการอนุมานแบบซิงโครนัสสำหรับ Marengo 2.7 ของ TwelveLabs แล้ว เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของโมเดลการฝังแบบหลายรูปแบบนี้ให้สามารถส่งการฝังข้อความและภาพได้ด้วยความหน่วงต่ำโดยตรงภายในการตอบสนอง API การอัปเดตนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างประสบการณ์การค้นหาและการดึงข้อมูลแบบโต้ตอบที่ตอบสนองได้ฉับไวขึ้นในขณะที่ยังคงทำความเข้าใจวิดีโอได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นความสามารถที่ส่ง Marengo 2.7 ก้าวขึ้นเป็นแนวหน้าในบรรดา AI แบบหลายรูปแบบ
นับตั้งแต่เปิดตัวใน Amazon Bedrock เมื่อต้นปีนี้ Marengo 2.7 ได้พลิกวิธีที่องค์กรทำงานกับเนื้อหาวิดีโอผ่านการอนุมานแบบอะซิงโครนัส ซึ่งเหมาะสำหรับการประมวลผลไฟล์วิดีโอ เสียง และรูปภาพขนาดใหญ่ โมเดลนี้สร้างการฝังแบบหลายเวกเตอร์ที่ซับซ้อน ช่วยให้สามารถดึงความหมายชั่วคราวได้อย่างแม่นยำในเนื้อหาที่มีความยาวมาก ขณะนี้ด้วยการรองรับการอนุมานแบบซิงโครนัสเพิ่มเติม ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือการฝังขั้นสูงเหล่านี้สำหรับอินพุตข้อความและรูปภาพด้วยความหน่วงที่ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ คุณสมบัตินี้ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานเช่นการค้นหาวิดีโอทันทีที่ผู้ใช้ต้องการค้นหาฉากหนึ่งๆ โดยใช้การถามด้วยภาษาธรรมชาติ หรือการค้นพบผลิตภัณฑ์แบบโต้ตอบผ่านการค้นหาภาพที่คล้ายคลึงกัน สำหรับการสร้างการฝังจากไฟล์วิดีโอ เสียง และไฟล์ภาพขนาดใหญ่ ให้ใช้การอนุมานแบบอะซิงโครนัสต่อไปเพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
Marengo 2.7 การอนุมานแบบซิงโครนัสพร้อมใช้งานแล้วใน Amazon Bedrock ในสหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันออก (เวอร์จิเนียฝั่งเหนือ), ยุโรป (ไอร์แลนด์) และเอเชียแปซิฟิก (โซล) หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน ไปที่คอนโซล Amazon Bedrock และขอสิทธิ์เข้าถึงโมเดล เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดอ่านบล็อก, หน้าผลิตภัณฑ์, ค่าบริการ Amazon Bedrock และเอกสารประกอบ