Modelle der HAQM Titan Foundation

Modernste Texte, multimodale Intelligenz, Einbettungen sowie Bild- und Videogenerierung machen die Basismodelle (FMs) von HAQM Nova und HAQM Titan ideal für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter kosten- und latenzempfindliche Anwendungen, multimodales Denken, fortschrittliche Agentenanwendungen und die Generierung kreativer Inhalte.

Für komplexe Interaktionen mit realen Entitäten verlassen sich Entwickler zunehmend auf KI-Agenten und Agentenanwendungen. HAQM Nova Understanding Models zeichnen sich durch Funktionsaufrufe und Agentenanwendungen aus. Sie sind die ideale Wahl für fortschrittliche Agentenanwendungen, die Eingaben überdenken, komplexe Probleme in mehrere Schritte unterteilen und Maßnahmen ergreifen, um Aufgaben in Ihrer Umgebung auszuführen.

Alle FMs von HAQM sind für den verantwortungsvollen Einsatz von KI konzipiert, indem sie schädliche Inhalte erkennen und aus den Daten entfernen, unangemessene Benutzereingaben zurückweisen und die Modellausgaben filtern. HAQM-Modelle zur Bild- und Videogenerierung unterstützen Funktionen wie Wasserzeichen und C2PA-Unterstützung.

Die HAQM Nova- und HAQM-Titan-FMs bieten Entwicklern Funktionen zur Feinabstimmung, sodass sie ihre eigenen Daten verwenden können, um ihre Modellantworten mit Retrieval Augmented Generation (RAG) anzupassen. Sie können Text und multimodale Feinabstimmung verwenden, um dem Modell beizubringen, benutzerdefinierte Texte und visuelle Inhalte zu verstehen. Sie können das Modell auch durch Techniken wie Destillation optimieren, um mit der für Ihren Anwendungsfall optimalen Intelligenz, Kosten und Latenz zu arbeiten.

Verwenden Sie Titan-Text-Modelle, um die Produktivität und Effizienz für eine Vielzahl von textbezogenen Aufgaben zu verbessern, z. B. das Erstellen von Texten für Blogbeiträge und Webseiten, das Klassifizieren von Artikeln in Kategorien, offene Fragen und Antworten, Konversationschats, Informationsextraktion und mehr.

Verwenden Sie Titan Text-Modelle, um kurze Zusammenfassungen langer Dokumente wie Artikel, Berichte, Forschungsarbeiten, technische Unterlagen und mehr zu erhalten, um wichtige Informationen schnell und effektiv zu extrahieren.

Nutzen Sie Titan Multimodal Embeddings und Titan Text Embeddings, um genauere und kontextbezogene multimodale Such-, Empfehlungs- und Personalisierungserfahrungen für Endbenutzer zu ermöglichen.

Ermöglichen Sie Inhaltserstellern eine schnelle Ideenfindung und Iteration, was zu einer hocheffizienten Bilderzeugung führt. Kunden aus Branchen wie Werbung, E-Commerce, Medien und Unterhaltung können mithilfe natürlicher Sprachbefehle in großen Mengen und zu geringen Kosten realistische Bilder in Studioqualität erstellen.

Stellen Sie aktuellere und genauere Ergebnisse für Benutzeranfragen bereit, indem Sie FMs mit Ihren Datenquellen verbinden. Erweitern Sie die bereits leistungsstarken Funktionen der Titan-Modelle und machen Sie sie besser über Ihre spezifische Domain und Organisation informiert.

Verwenden Sie ControlNet mit Referenz-Images, um zusammenhängende, fesselnde Bilder zu erzeugen, bei denen wichtige Kanten und Bereiche erhalten bleiben.

Eingabeaufforderung: ein Reh in einer Märchenwelt, winzige Hütten an den Seiten, verschneite Wintersaison, Sonnenaufgang, Cartoon-Stil

Referenzbild:

Ausgabebild:

Entfernen Sie automatisch und ohne Benutzereingabe den Hintergrund von Bildern, die mehrere Objekte enthalten.

Eingabebild:

Ausgabebild:

Mühelose Integration Ihrer Motive in generierte Visualisierungen durch Feinabstimmung des Modells

Eingabeaufforderung: Ron der Hund auf dem Mond

Referenzbild zur Modell-Feinabstimmung:

Ron der Hund

Ausgabebild:

Generieren Sie Lieblingsmotive in einer neuen Szene, übertragen Sie Stile mithilfe von Referenzbildern oder mischen Sie Stile mithilfe von mehreren Referenzbildern ohne Feinabstimmung  

Eingabeaufforderung: ein Hund mit einer Baseballkappe

Referenzbild:

Ausgabebild:

Bewahren Sie die visuelle Identität Ihrer Marke, indem Sie die Farbpalette Ihrer generierten Bilder präzise steuern – keine Feinabstimmung erforderlich.

Eingabeaufforderung: ein Glas Salatdressing in einer rustikalen Küche, umgeben von frischem Gemüse mit Studiobeleuchtung

Hex-Eingabecode: ['#ff8080', '#ffb280', '#ffe680', '#e5ff80']

Farbgesteuertes Ausgabebild: