」工欲善其事,必先利其器。「—孔子《論語.錄靈公》
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亞馬遜Nova Today真實體驗與評測 - Analytics Vidhya

發佈於2025-04-16
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亚马逊最近的回复:Invent 2024活动展示了Nova,这是其最先进的基础模型套件,旨在彻底改变AI和内容创建。本文深入研究了Nova的架构,通过动手实例探索其功能,并检查基准结果。 我们将介绍功能,评论,基准和对AI应用程序的影响。 [2

此探索将涵盖Amazon Nova的功能,详细的评论,基准分析以及对其对AI的变革性影响的见解。

目录

I used Amazon Nova Today and this is my Honest Review - Analytics Vidhya引入Amazon Nova Foundation Models

探索AWS Nova模型类型

理解模型:文本和视觉智能

    创意内容生成:将想法带入生活
    • Amazon Nova:基准的性能和结果
    • 核心文本能力:基准和成果
  • 利用Amazon Nova Pro进行文档分析
    • 利用Amazon Nova Pro进行视频分析
    • [2
    • nova pro API
  • 利用Amazon Nova Reel进行视频创建
  • 使用参考图像使用Amazon Nova Reel
    • 负责AI开发
    • 结论
  • 引入Amazon Nova Foundation Models
  • 亚马逊NOVA代表了基础模型中的一个重大飞跃,并与最先进的智能一起提供了无与伦比的绩效。 这些型号专门通过亚马逊基岩提供,从文档处理(图像和文本分析)到大规模的内容创建以及能够解释视觉数据的AI助手的开发。 该套件包括两个专业模型类别:“理解”和“创意内容生成”,每个都为特定用例设计。
  • 探索AWS Nova模型类型
  • 理解模型:文本和视觉智能
  • Amazon Nova Micro,Lite和Pro是高级理解模型处理文本,图像和视频输入,以生成基于文本的输出。 他们提供了准确性,速度和成本效益的平衡。 关键功能包括:

在各种智能级别上有效且具有成本效益

对文本,图像和视频的最新理解

支持文本,图像和视频输入

的微调

尖端的多​​模式检索生成(RAG)和代理能力

通过Amazon Bedrock

与专有数据和应用程序无缝集成

[2
    让我们单独检查每个模型:
  • Amazon Nova Micro
  • 仅针对超低延迟和成本效益的性能进行了优化的仅文本模型。 非常适合需要快速响应的应用程序,在语言理解,翻译,推理,代码完成,集思广益和数学解决问题之类的任务中出色。 生成速度超过每秒200个令牌。
  • 最大令牌:最多128K令牌
  • 微调:完全支持文本输入
  • 的微调

Amazon Nova Lite I used Amazon Nova Today and this is my Honest Review - Analytics Vidhya

超快速且具有成本效益的多式模型处理文本,图像和视频输入。 它的准确性和速度使其适用于优先考虑成本效益的交互式和大量应用。

的微调

Amazon Nova Pro

一种功能强大的多模型模型,可提供准确性,速度和成本的最佳组合。 非常适合视频摘要,问答,数学推理,软件开发以及执行多步工作流的AI代理等任务。 它在以下说明和代理工作流程中擅长。

最大令牌:300K
  • Amazon Nova Premier
  • 是用于复杂推理和模型蒸馏的最有能力的多模式模型。 针对2025年初的可用性。
  • 创意内容生成:将想法带入生活

Amazon Nova包括用于生成现实多模式内容的模型:

Amazon Nova canvas

一种最先进的图像生成模型,生产具有精确样式和内容控制的高质量视觉效果。 它在TIFA和ImagerWard等基准中脱颖而出。 [2

文本到图像生成:生成从512p到2K分辨率的图像,支持各种纵横比。 允许参考图像输入。
  • 图像编辑:提供介绍,支出和背景删除功能。
  • Amazon Nova Reel
  • 最先进的视频生成模型创建专业质量视频内容。 它在人体评估视频质量和一致性中的表现都优于现有模型。 [2
文本到视频生成:以720p分辨率创建6秒的视频。

参考图像和提示视频生成:组合动态视频创建的图像和文本。

Amazon Nova:基准的性能和结果 Amazon Nova模型在核心和代理文本基准中展示了出色的性能,超过了准确性,推理和任务执行的领先模型。

核心文本能力:基准和成果
    [2
  • 在核心能力基准上进行定量结果,包括mmlu,arc-c,drop,drop,gpqa,math,gsm8k,ifeval和bigbench-hard(bbh)。
  • [2
  • 从伯克利函数呼叫排行榜(BFCL)V3结果。
  • (详细详细介绍具有代码示例的动手用例的剩余部分将遵循类似的重写模式,在更改措辞和句子结构的独创性时保持核心信息。图像将保持其原始格式和位置。
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