Amazon Bedrock добавляет поддержку Jamba-Instruct

Jamba-Instruct, большая языковая модель, разработанная компанией AI21Labs, теперь доступна в Amazon Bedrock. Созданная для надежного коммерческого использования, Jamba-Instruct станет находкой для клиентов Amazon.

Еще одна модель добавлена в Amazon Bedrock, полностью управляемый сервис на платформе AWS, который предоставляет доступ к различным базовым моделям (ФМ) от ведущих компаний в области ИИ, что существенно расширяет возможности для создания генеративных приложений ИИ.

AWS уже располагает большим пулом ведущих моделей, таких как Jurassic от AI21 Labs, Command and Embed от Cohere, Llama 2 от Meta, Stability AI от Stable Diffusion, а также собственными моделями Titan от Amazon, каждая из которых настраивается под конкретные задачи. Например, Claude 3 Opus, самая интеллектуальная модель Claude 3, обладающая лучшей на рынке производительностью при выполнении высокосложных задач, может работать как с текстом, так и с изображениями и полезна в таких областях, как:

• Автоматизация задач: планирование и выполнение сложных действий в API, базах данных и интерактивном кодировании
• Исследования: мозговой штурм и генерация гипотез, обзор исследований и открытие лекарств
• Стратегия: расширенный анализ графиков и диаграмм, финансовых показателей и рыночных тенденций, а также прогнозирование.

Новое дополнение Jamba-Instruct еще больше расширяет возможности Bedrock, позволяя использовать его в самых распространенных случаях, таких как точная проверка QA (ответов на вопросы) в стенограммах звонков о доходах, тщательное обобщение ключевых моментов из юридических документов или создание чат-ботов, способных связно поддерживать длительные разговоры с клиентами на основе ссылок. Все это возможно благодаря 256-килобайтному контекстному окну, позволяющему, например, проглотить эквивалент 800-страничного романа или финансовой отчетности целой компании за определенный финансовый год.

Например, он подойдет для выявления противоречий между различными документами или анализа одного документа в контексте другого. Ниже приведен пример подсказки, подходящей для этого случая использования:

Вы являетесь экспертом-исследователем;
Вы должны отметить любые противоречия между первым и вторым предоставленными документами:

Документ 1:
{содержание документа}

Документ 2:
{содержание документа}

Модель предназначена не только для бизнес-пользователей. Она также будет полезна разработчикам, использующим Amazon Bedrock и AWS SDK for Python (Boto3).