Amazon Bedrock 通过提供对具有不同语言能力的各种基础模型 (FM) 的访问来提供多语言支持。 虽然 Bedrock 本身是一个使开发人员能够集成和定制模型的平台，但多语言功能取决于该服务提供的特定模型。 例如，某些模型（例如 Amazon Titan）被明确设计为处理多种语言，而其他模型（例如 Anthropic 的 Claude）主要针对英语进行了优化，但可以不同程度地处理其他语言。 开发人员可以根据其语言要求选择模型，因为 Bedrock 的目录包含针对不同地区和用例量身定制的选项。
Bedrock 目录中的几个模型支持多语言输入和输出。 例如，Amazon Titan Multilingual 是在涵盖 100 多种语言的数据上训练的，使其适用于翻译、跨语言内容生成或分析多语言客户反馈等任务。 其他模型，例如 Cohere 的产品，专注于特定的语系（例如，欧洲语言），并且可能为这些地区提供更高的准确性。 但是，诸如 Claude 之类的模型优先考虑英语流利度，这意味着它们可能难以处理不太常用语言的细微任务。 开发人员需要查看每个模型的文档，以确认支持哪些语言以及它们在实际场景中的表现如何，因为功能差异很大。
为了处理模型本身不支持的语言，Bedrock 允许通过使用特定领域数据进行微调等技术进行自定义。 例如，开发人员可以使用西班牙语客户服务记录来训练模型，以提高其在该语言中的性能。 此外，Bedrock 与 AWS 服务（如 Amazon Translate）集成，从而可以进行预处理（将非英语输入翻译为模型的主要语言）或后处理（将输出翻译回用户的语言）。 这种灵活性使开发人员能够构建服务于全球受众的应用程序，即使底层模型不是完全多语言的。 但是，开发人员应彻底测试特定于语言的任务，因为翻译层或模型限制可能会影响准确性和延迟。