Firma farmaceutyczna potrzebuje podsumować recenzje użytkowników dotyczące nowych leków i przedstawić krótki przegląd dla każdego leku. Które rozwiązanie spełnia to wymaganie?

Prawidłowa odpowiedź to generowanie podsumowań recenzji leków przy użyciu dużych modeli językowych (LLM) Amazon Bedrock. LLM-y są specjalnie zaprojektowane do rozumienia i generowania tekstu, co czyni je idealnymi do tworzenia zwięzłych podsumowań z długich recenzji. Amazon Bedrock zapewnia dostęp do różnych LLM-ów, które można dostosować do tego zadania. Pozostałe opcje są nieprawidłowe, ponieważ: Model prognozowania szeregów czasowych w Amazon Personalize służy do przewidywania przyszłych wartości na podstawie danych historycznych, a nie do podsumowywania tekstu. Model klasyfikacji w Amazon SageMaker służy do przypisywania danych do predefiniowanych kategorii, a nie do generowania podsumowań. Amazon Rekognition jest usługą do analizy obrazów i wideo, a nie tekstu.