Amazon hat vor wenigen Tagen angekündigt, dass Amazon Nova, die neue Generation von Modellen für künstliche Intelligenz, nach Europa kommt.
In der Pressemitteilung zu dieser Neuerung erinnert Amazon daran, dass AWS-Kunden Inferenzprofile für die Amazon-Nova-Verständnismodelle in der EU (Stockholm, Frankfurt, Irland, Paris) sowie im asiatisch-pazifischen Raum (Tokio, Seoul, Mumbai, Singapur, Sydney) nutzen können.
Dadurch profitieren Kunden von den innovativsten Inferenzprofilen. Sie arbeiten regionsübergreifend und ermöglichen eine automatische Weiterleitung von Anfragen an Nova in verschiedenen Makroregionen. Gleichzeitig wird die Ursprungsregion priorisiert, um die Latenzzeit zu minimieren. Dieser Ansatz bietet erhebliche Kosteneffizienz-Vorteile. Tatsächlich gibt es keine zusätzlichen Routing-Gebühren, da die Abrechnung ausschließlich auf der Ursprungsregion der Anfrage basiert.
Verfügbare Amazon Nova-Modelle
Derzeit stehen drei Modelle zur Verfügung:
- Amazon Nova Micro. Ein reines Textmodell, das Antworten mit der niedrigsten Latenzzeit und sehr geringen Kosten liefert.
- Amazon Nova Lite. Ein kostengünstiges multimodales Modell, das sehr schnell Bilder, Videos und Texteingaben verarbeitet, um Textausgaben zu generieren.
- Amazon Nova Pro. Ein hochleistungsfähiges multimodales Modell, das die beste Kombination aus Präzision, Geschwindigkeit und Kosten für eine Vielzahl von Aufgaben bietet.
Amazon betonte zudem, dass seine Modelle Folgendes unterstützen:
- Über 200 Sprachen
- Text- und Bildoptimierung
- Integration mit proprietären Daten und Anwendungen über die Funktionen von Amazon Bedrock.
„Innerhalb von Amazon haben wir rund 1.000 generative KI-Anwendungen in Betrieb und konnten einen umfassenden Überblick über die Herausforderungen gewinnen, mit denen Anwendungsentwickler weiterhin zu kämpfen haben,“ erklärte Rohit Prasad, SVP von Amazon Artificial General Intelligence, in der Pressemitteilung. „Amazon-Unternehmen nutzen unsere neuen Amazon Nova-Modelle bereits heute, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Die Modelle bieten unseren Teams und externen Entwicklern wertvolle Erkenntnisse und leistungsstarke Inhaltsgenerierung, während sie gleichzeitig erhebliche Fortschritte in den Bereichen Latenz, Kosteneffizienz, Personalisierung, Retrieval Augmented Generation (RAG) und agentische Fähigkeiten ermöglichen.“
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Die Vorteile der neuen Modelle in Europa
Amazon hat zudem eine Zusammenfassung der Vorteile der Nova-Modelle für Europa veröffentlicht.
Hier sind die wichtigsten Punkte:
Geschwindigkeit
Die Amazon Nova-Modelle sind schnell und so konzipiert, dass sie einfach mit den Systemen und Daten eines Kunden kompatibel sind. Nova Micro, Nova Lite und Amazon Nova Pro waren 75 % kostengünstiger als die leistungsstärksten Modelle in ihren jeweiligen Intelligenzklassen innerhalb von Amazon Bedrock. Sie sind zudem die schnellsten Modelle in ihren jeweiligen Intelligenzklassen innerhalb von Amazon Bedrock.
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Integration mit Amazon Bedrock
Alle Nova-Modelle sind in Amazon Bedrock integriert, einen vollständig verwalteten Dienst, der leistungsstarke Foundation-Modelle (FM) führender KI-Unternehmen und Amazon über eine einzige API verfügbar macht.
Dank Bedrock können Kunden einfach experimentieren und Nova-Modelle sowie andere FMs evaluieren, um das beste Modell für eine Anwendung zu bestimmen.
Retrieval Augmented Generation
Die Nova-Modelle sind mit den Wissensdatenbanken von Amazon Bedrock integriert. Sie unterstützen Retrieval Augmented Generation (RAG), wodurch Kunden eine hohe Präzision erzielen können, indem sie ihre Antworten auf die Daten ihrer Organisation stützen.
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Optimierung für agentische Anwendungen
Die Nova-Modelle wurden optimiert, um die Nutzung in agentischen Anwendungen zu erleichtern, die eine Interaktion mit proprietären Systemen und Daten einer Organisation über mehrere APIs erfordern, um mehrstufige Aufgaben auszuführen.
Mehrere AWS-Partner und Kunden nutzen bereits die Fähigkeiten und das hervorragende Preis-Leistungs-Verhältnis der Nova-Modelle. Dazu gehören SAP, Deloitte, Palantir Technologies, Cognigy.
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