Definition Was sind Amazon Titan FMs?

Von Dipl.-Ing. (FH) Stefan Luber Lesedauer: 4 min

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Die Amazon Titan FMs sind von Amazon entwickelte und vortrainierte KI-Basismodelle (Foundation Models). Sie sind Bestandteil des AI-as-a-Service-Angebots Amazon Bedrock der Amazon Web Services. Es handelt sich um Sprachmodelle, die für verschiedene Aufgaben wie das Erzeugen, Zusammenfassen oder Klassifizieren von Texten einsetzbar sind. Die Modelle lassen sich mit eigenen Daten weiter trainieren und für spezifische Zwecke anpassen. Die Rechenleistung für die KI-Modelle stellt AWS zur Verfügung.

(Bild: © aga7ta - stock.adobe.com)

Amazon Titan FMs ist der Name einer Familie von KI-Basismodellen von Amazon. Das Kürzel „FM“ steht für „Foundation Model“ und bedeutet Basismodell oder Grundmodell. Die Amazon Titan FMs werden im Rahmen des AI-as-a-Service-Angebots (AIaaS) Amazon Bedrock bereitgestellt. Die Rechenleistung und andere Ressourcen stellt die Cloud-Plattform der Amazon Web Services (AWS) zur Verfügung.

Bei den Amazon Titan FMs handelt es sich um Eigenentwicklungen von Amazon. Die Basismodelle sind von Amazon mit riesigen Datenmengen vortrainiert und für verschiedene Zwecke einsetzbar. Neben einem generativen großen Sprachmodell mit Milliarden von Parametern zum Erzeugen von Texten beinhalten die Amazon Titan FMs auch Sprachbasismodelle für Such-, Klassifizierungs- und Personalisierungsaufgaben.

Nutzen lassen sich die Amazon Titan FMs zum Beispiel für das Generieren, Zusammenfassen oder Klassifizieren von Text, für das Extrahieren von Informationen, für Konversationen und Chatbots, für das Beantworten von Fragen, für die Textsuche und für vieles mehr. Die Basismodelle können mit eigenen Daten weiter trainiert und bedarfsgerecht für unterschiedliche Anwendungen angepasst werden.

Was ist ein Foundation Model (FM)?

Bei den Amazon Titan FMs handelt es sich um sogenannte Foundation Models. Ein Foundation Model ist ein KI-Basis- oder Grundlagenmodell. Der Begriff Foundation Model hat sich im Bereich der Künstlichen Intelligenz für große neuronale Netzwerke durchgesetzt, die bereits mit riesigen Datensätzen vortrainiert sind. Sie können mit eigenen Daten weiter trainiert werden und lassen sich für verschiedene spezialisierte Aufgaben und Anwendungen anpassen und einsetzen.

Beispiele für Basismodelle großer Sprachmodelle (Large Language Models – LLMs) sind die GPT-Sprachmodelle von OpenAI oder BERT von Google und viele mehr. Die GPT-Basismodelle GPT-3.5 und GPT-4 stellen beispielsweise die Funktionsbasis für den Chatbot ChatGPT von OpenAI zur Verfügung. Der Begriff Foundation Model ist aber nicht auf große Sprachmodelle begrenzt. Es gibt auch Text-to-Image-Basismodelle oder multimodale Foundation Models.

Amazon Titan FMs als Bestandteil von Amazon Bedrock

Die Amazon Titan FMs sind neben weiteren KI-Modellen und -Services Bestandteil von Amazon Bedrock. Bei Amazon Bedrock handelt es sich um ein sogenanntes AI-as-a-Service-Angebot (AIaaS) von Amazon. Es wird auf der Amazon-Cloud-Plattform AWS (Amazon Web Services) bereitgestellt und produziert. Amazon Bedrock stellt Kunden verschiedene KI-Modelle, -Dienste und -Tools als voll gemanagte Services der Amazon-Cloud zur Verfügung. Kunden können aus einer breiten Palette an Foundation Models das für ihre Zwecke geeignete Modell auswählen.

Neben den von Amazon selbst entwickelten und vortrainierten Titan FMs gehören auch Foundation Models führender KI-Start-ups wie Anthropic, AI21 Labs und Stability AI zum Serviceangebot von Amazon Bedrock. Konkret sind das beispielsweise die Modelle Jurassic-2 von AI21 Labs, Cloude von Anthropic oder Stable Diffusion von Stability AI. Die Modelle lassen sich für das Generieren von Texten und Bilder einsetzen und sind über APIs ansprechbar. Eine eigene Infrastruktur für das Trainieren, Anpassen und Nutzen der KI-Modelle ist nicht notwendig. Die Infrastruktur und alle benötigten Ressourcen wie Rechen und Speicherleistung werden von Amazon bereitgestellt und verwaltet. Amazon Bedrock integriert sich in das weitere AWS-Cloud-Angebot und lässt ich mit anderen AWS-Services kombinieren.

Merkmale und Einsatzmöglichkeiten der Amazon Titan Foundation Models

Die Amazon Titan FMs sind mit riesigen Datenmengen vortrainiert und für zahlreiche verschiedene Anwendungen und Einsatzzwecke geeignet. Sie können mit privaten Daten weiter trainiert und für spezifische Aufgaben angepasst werden. Neben generativen Sprachmodellen umfassen die Titan FMs auch nicht generative sogenannte Embedding-Modelle. Diese Modelle überführen Textinput in numerische Repräsentationen der Semantik und eignen sich für Klassifizierungs- und Personalisierungsaufgaben. Typische Einsatzmöglichkeiten der Amazon Titan FMs sind:

  • Generieren von Texten
  • Zusammenfassen von Texten
  • Extrahieren von Informationen
  • Beantworten von Fragen
  • Führen von Konversationen
  • Klassifizierungs- und Personalisierungsaufgaben
  • Textsuche
  • Entwicklung von Chatbots

Um den Missbrauch der Amazon Titan FMs und das Generieren unerwünschter oder schädlicher Inhalte zu unterbinden, hat Amazon verschiedene Sicherheitsmechanismen vorgesehen. So werden beispielsweise unangemessen Eingaben von Usern abgewiesen oder generierte Inhalte wie Hassrede, Obszönitäten und Gewalt aus den Ergebnissen der Modelle ausgefiltert.

Vorteile

Der Einsatz der Amazon Titan Foundation Models und des Amazon Bedrock KI-Services bietet verschiedene Vorteile. Die Titan-Modelle sind bereits mit riesigen Datensätzen vortrainiert und lassen sich mit privaten Daten für viele unterschiedliche Anwendungen und eigene Zwecke anpassen. Es muss keine eigene Infrastruktur für die Modelle bereitgestellt und betrieben oder Zeit für das Vortraining aufgebracht werden. Alle benötigten Ressourcen werden von Amazon zur Verfügung gestellt und gemanagt. Die Modelle stehen direkt ab der Buchung des Services zur Verfügung, sind sofort einsetzbar und lassen sich über eine API komfortabel ansprechen und nutzen. Das Entwickeln, Bereitstellen und Skalieren von Anwendungen mit generativer Künstlicher Intelligenz wird beschleunigt und vereinfacht.

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Für die verschiedenen Anwendungen stehen mehrere Foundation Models zur Auswahl. Kunden können sich für ihre spezifischen Text- oder Bildaufgaben für das jeweils am besten geeignete Modell entscheiden. Um Datenschutzprobleme zu vermeiden, haben Kunden Zugriff auf eigene Instanzen der Modelle. Amazon Bedrock ist in das AWS-Ökosystem integriert und lässt sich mit vielen weiteren AWS-Leistungen kombinieren. Es sind die gewohnten AWS-Tools nutzbar.

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