亚马逊Nova前沿多模态理解模型

亚马逊Nova前沿多模态理解模型

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024, 亚马逊云科技, 生成式AI, Amazon Nova, Multimodal Understanding Models, Frontier Intelligence, State-Of-The-Art Accuracy, Industry-Leading Price Performance, Low-Latency Applications]

导读

解锁亚马逊Nova的力量:一个革命性的多模态理解模型家族。本次会议深入探讨了亚马逊Nova的突破性能力,这些能力正在人工智能领域树立新的标杆。了解这些模型如何在视觉推理、代理工作流程以及关键企业垂直领域的功能专长方面表现卓越。体验Amazon Bedrock上业界首创的视频理解功能,以及通过自助式微调和蒸馏实现的无与伦比的定制化能力。亚马逊Nova提供卓越的性价比,在相同或更好的延迟下提供更低的定价。参加本次会议,探索亚马逊Nova如何改变您的人工智能应用,从文档分析到API执行和UI操作。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

2024年亚马逊云科技 re:Invent大会见证了Amazon Nova的发布,这是一套突破性的前沿多模态AI模型,有望重新定义人工智能的边界。来自Amazon AGI的首席产品经理Ferrell B.登台介绍了这一革命性的发展,详细阐述了其功能及其在各行业产生的深远影响。

Ferrell首先回顾了前一天的公告,宣布了Amazon Nova的到来,这是一代新的最先进的基础模型,旨在以行业领先的价格性能提供前沿智能。这套模型包含一系列产品,每一款都针对特定需求和智能级别进行了量身定制。

首先是Amazon Micro,这是一种纯文本模型,旨在以极低的成本提供闪电般的响应速度。再往上是Amazon Nova Light,这是一款高性价比的多模态模型,能够以惊人的速度处理图像、文本和视频输入。Amazon Nova Pro是一款高能力的多模态模型,在准确性、速度和成本之间取得了最佳平衡,适用于广泛的任务。最后是即将推出的Amazon Nova Premiere,这是能力的顶峰,旨在胜任复杂的推理任务,并作为提炼定制模型的首要教师。

Ferrell阐明了这些模型的核心优势,即能够提供前沿智能,使它们能够以最先进的准确性执行广泛的任务。这些模型设计用于快速推理,每款模型在其各自的智能层级中都是最快的,非常适合低延迟应用。此外,它们提供了卓越的价格性能,以最低的成本提供最先进的智能,同时易于使用,并且在需要与专有系统和API交互的应用中也能有效运行。

这些模型与Amazon Bedrock深度集成,完全支持Bedrock代理、知识库和防护栏,让客户拥有无与伦比的控制权。Micro、Light和Pro模型的微调功能使客户能够利用自己的标注数据提高准确性。此外,Amazon Nova还支持通过Bedrock Distillation Service进行蒸馏,从而将知识从高能力模型转移到更小、更高效的模型。

Ferrell展示了一系列全面的基准测试和关键属性,彰显了Amazon Nova的实力。Nova Micro是一款文本到文本模型,具有128k的上下文长度,支持200多种语言,在语言理解、翻译、推理、代码补全和数学问题解决等任务中表现出色。在95%置信区间的统计显著性测试中,Nova Micro的性能等于或超过了与Llama相比的11个基准中的11个,与Gemini相比的12个基准中的12个。除了智能,Nova Micro还拥有每秒210个输出token的惊人速度,非常适合低延迟应用。

Nova Light能够处理文本、图像、文档和视频输入,并输出文本,提供300k的上下文长度。它在广泛任务中的准确性,加上其速度,使其非常适合在成本是关键考虑因素的交互式、高容量应用

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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