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Modèles de compréhension Amazon Nova

Une intelligence avant-gardiste et un rapport qualité/prix inégalé sur le marché
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Pour en savoir plus, consultez le guide de l’utilisateur

Modèles de compréhension Amazon Nova

Amazon Nova Micro, Amazon Nova Lite et Amazon Nova Pro sont des modèles de pointe qui fournissent des informations de pointe et un rapport prix/performance inégalé sur le marché. 

  • Amazon Nova Micro est un modèle textuel qui fournit les réponses avec la plus faible latence à un coût très bas. 
  • Amazon Nova Lite est un modèle multimodal très économique qui permet de traiter rapidement des images, des vidéos et des entrées de texte afin de générer des sorties de texte.
  • Amazon Nova Pro est un modèle multimodal hautement performant offrant la meilleure combinaison de précision, de rapidité et de coût pour un large éventail de tâches. 

Les modèles de compréhension d’Amazon Nova prennent en charge plus de 200 langues, permettent d’affiner le texte et la vision et de faciliter l’intégration avec des données et des applications propriétaires grâce à des fonctionnalités Amazon Bedrock telles que les bases de connaissances Bedrock et les agents Bedrock. Grâce au modèle approprié et à des techniques telles que la distillation, vous pouvez obtenir l’intelligence, la latence et les coûts optimaux pour vos besoins avec les modèles de compréhension d’Amazon Nova. 

Fonctions clés

Les modèles de compréhension Amazon Nova fournissent des informations textuelles et visuelles de pointe, avec une prise en charge native de la compréhension du texte brut, des documents, des images et des vidéos. 

Amazon Nova Lite, Micro et Pro figurent parmi les modèles les plus rapides et les plus économiques de leurs classes d’intelligence respectives. Grâce aux nouvelles options d’inférence à latence optimisée, les entreprises peuvent obtenir des temps de réponse encore plus rapides pour leurs applications d’IA, sans compromettre la qualité.

Les modèles de compréhension Amazon Nova excellent en matière d’apprentissage contextuel (ICL) et d’ancrage des réponses basées sur les données contextuelles fournies dans des approches telles que la RAG. C’est ce que montrent les scores des modèles Amazon Nova dans le cadre de l’évaluation complète du benchmark RAG (CRAG). Les clients peuvent facilement intégrer les modèles de compréhension Amazon Nova à leurs données et applications propriétaires à l’aide des fonctionnalités d’Amazon Bedrock telles que les bases de connaissances Bedrock.

Les applications d’IA de nouvelle génération utilisent de plus en plus d’agents d’IA pour interagir avec des services externes et des API, et pour effectuer des tâches dans l’environnement du client. Les modèles Amazon Nova excellent dans les flux de travail des agents et sont à la pointe de la technologie en ce qui concerne les benchmarks qui évaluent cette capacité, tels que Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL), VisualWebbench et Mind2Web.
 

Amazon Micro, Lite et Pro excellent dans des cas d’utilisation tels que la génération de code, le débogage de logiciels et la productivité des développeurs. Grâce aux réglages, les clients peuvent obtenir une génération de code hautement adaptée à leurs besoins avec une précision, une rapidité et des coûts optimaux.
  • Amazon Nova Micro
  • Amazon Nova Lite
  • Amazon Nova Pro

Les chiffres des autres modèles sont une combinaison d’évaluations autodéclarées et mesurées. Pour une présentation plus détaillée des évaluations, consultez le rapport technique d’Amazon Nova.

Amazon Nova Pro en action

Dans cette démonstration, nous montrons comment les modèles Amazon Nova peuvent alimenter des agents informatiques, qui planifient et exécutent des actions en plusieurs étapes, en utilisant le navigateur et les interfaces utilisateur basées sur des écrans comme des outils universels pour automatiser les tâches des clients finaux. Voyons un exemple de la manière dont un représentant commercial peut interagir avec un agent informatique alimenté par Amazon Nova pour utiliser SAP S/4Hana. SAP est l’un des systèmes ERP SaaS les plus utilisés.