من المتوقع أن يشهد السوق العالمي للنماذج اللغوية الكبيرة نموًا هائلاً بنسبة 33.8% ليصل إلى 66.04 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032، وفقًا لتوقعات UnivDatos

وفقًا لتقرير جديد صادر عن UnivDatos، من المتوقع أن يصل سوق نماذج اللغة الكبيرة إلى حوالي 66.04 مليار دولار أمريكي في عام 2032، لينمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 33.8%. سوق نماذج اللغة الكبيرة LLM هو الصناعة العالمية لنماذج اللغة الكبيرة التي يتم تطويرها أو نشرها أو استخدامها لمعالجة وإنشاء نص لغة طبيعية. حاليًا، يتم تطبيق نماذج LLM المدربة مسبقًا مثل GPT و BERT على العديد من أنشطة البرمجة اللغوية العصبية، على سبيل المثال، إنشاء المحتوى ودعم العملاء وترجمة اللغات. ينمو السوق بوتيرة سريعة بسبب تزايد الاهتمام بالذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات مثل - الرعاية الصحية، والخدمات المصرفية والمالية، وقطاع الأعمال الإلكترونية.

الوصول إلى نموذج التقرير (بما في ذلك الرسوم البيانية والمخططات والأشكال): https://univdatos.com/reports/large-language-model-market?popup=report-enquiry

حالات استخدام نماذج اللغة الكبيرة.

يمكن استخدام نماذج اللغة الكبيرة لعدة أغراض:

• تحليل المشاعر: كأمثلة على استخدام معالجة اللغة الطبيعية، تسمح نماذج اللغة الكبيرة للمؤسسات بقياس نبرة المحتوى النصي.
• إنشاء النصوص: الذكاء الاصطناعي التوليدي موجود في وسائل الإعلام والاتصال والتكنولوجيا الأساسية هي نماذج اللغة الكبيرة، وأدعو إلى الاكتشاف، مثل ChatGPT، التي يمكنها إنشاء نص بناءً على المدخلات. يمكنهم كتابة مثال للنص عندما يُطلب منهم ذلك. على سبيل المثال: تظاهر بأنني إميلي ديكنسون وأخبرني قصة عن أشجار النخيل فقط.
• إنشاء التعليمات البرمجية: يعد إنشاء التعليمات البرمجية تطبيقًا آخر من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل إنشاء النصوص. تعرف LLMs على الأنماط ولهذا السبب يمكنها إنتاج التعليمات البرمجية.
• الروبوتات الدردشة والذكاء الاصطناعي للمحادثة: تستخدم روبوتات خدمة العملاء أو الذكاء الاصطناعي للمحادثة نماذج لغة كبيرة للإجابة على أسئلة العملاء، وفهم معنى أسئلة العملاء أو ردودهم، والرد.

مزايا نموذج لغة أكبر

نظرًا لكونها متعددة الاستخدامات، فإن نماذج اللغة الكبيرة مفيدة بشكل خاص في حل المهام لأنها تقدم معلومات بلغة بسيطة يمكن للمستخدم فهمها بسهولة.

• مجموعة كبيرة من التطبيقات: يمكن استخدامه لترجمة اللغات، وملء الفراغات، وتلخيص النصوص (التلخيص)، والإجابة على الأسئلة، وحل المشكلات الرياضية، وغيرها الكثير.
• دائمًا في تحسن: يتحسن أداء نموذج اللغة الكبيرة باستمرار لأن القدرة تزداد بما يتناسب مع كمية البيانات والمعلمات. وبعبارة أخرى، يمكن للمرء أن يقول أن التحسين ينتمي إلى التقدم الذي لا نهاية له حيث كلما تعلم الشيء أكثر، كان أفضل. بالإضافة إلى ذلك، تتمتع نماذج اللغة الكبيرة بميزة ما يسمى بالتعلم السياقي. بعد التدريب المسبق على LLM، يسمح التوجيه قليل الطلقات للنموذج باستخلاص المعلومات من المطالبة دون مساعدة أي معلمات قابلة للتعديل الأخرى. إنه يتعلم دائمًا بهذه الطريقة.
• يتعلمون بسرعة: وذلك لأن نماذج اللغة الكبيرة تتعلم بسرعة في النمذجة، خاصة في إظهار التعلم السياقي. بعد كل شيء، فهم لا يحتاجون إلى وزن صغير وموارد ومعلمات للتعلم. والشيء الجيد في ذلك هو أنه لا يتطلب الكثير من الأمثلة لجعله يعمل بوتيرة سريعة.

التطورات/برامج التوعية الأخيرة: – تتبنى العديد من الجهات الفاعلة الرئيسية والحكومات بسرعة تحالفات استراتيجية، مثل الشراكات أو برامج التوعية: –

في ديسمبر 2023، كشفت Google LLC، وهي شركة تكنولوجيا مقرها الولايات المتحدة، عن نموذج لغة كبير (LLM) غير مسبوق يسمى VideoPoet، وهو متعدد الوسائط وقادر على إنشاء مقاطع فيديو. يقدم هذا النموذج الرائد وظائف إنشاء الفيديو التي لم يسبق لها مثيل في LLMs. يؤكد علماء Google أن VideoPoet هو LLM قوي مصمم لمعالجة مدخلات متعددة الوسائط مختلفة من النصوص والصور والفيديو والصوت لإنتاج مقاطع فيديو.

في ديسمبر 2023، أطلقت شركة Microsoft Corporation برنامج InsightPilot، وهو نظام آلي لاستكشاف البيانات مدعوم بنموذج لغة كبير (LLM). تم تصميم هذا النظام المبتكر خصيصًا لتبسيط عملية استكشاف البيانات. يشتمل InsightPilot على مجموعة من إجراءات التحليل المصممة بدقة والتي تهدف إلى تبسيط استكشاف البيانات. عند تقديم سؤال باللغة الطبيعية، يتكامل InsightPilot مع LLM لتنفيذ سلسلة من إجراءات التحليل، مما يسهل استكشاف البيانات وإنشاء رؤى قيمة.

استكشف البحث الشامل عن التقرير هنا: - https://univdatos.com/reports/large-language-model-market

خاتمة

يعد نمذجة اللغة الكبيرة تطورًا مهمًا آخر في البرمجة اللغوية العصبية مقارنة بنمذجة اللغة التقليدية التي توفر قدرة أكبر وسهولة استخدام أفضل. على الرغم من ذلك، تظل هذه النماذج مفيدة لسرعتها وتكاليف التنفيذ المنخفضة وقابليتها للتفسير السهلة وتطبيقها لأداء المهام المستهدفة والمقيدة. لقد رأينا بالفعل أن مستقبل البرمجة اللغوية العصبية سيتطلب كلا النوعين من النماذج المستقلة للمساعدة في تصنيف مستويات مختلفة من المعلومات واستخدام المكدس الثاني كمستخلصات للميزات يوفر مجموعة ميزات أكثر إيجازًا ومحسنة للنموذج عالي المستوى. وفقًا لتحليل UnivDatos، نظرًا لسهولة توافر خدمات الذكاء الاصطناعي من موفري الخدمات السحابية، وهم AWS و Google Cloud و Microsoft Azure، يمكن نشر نماذج الذكاء الاصطناعي مثل LLMs وتدريبها بسهولة وإتاحتها للشركات بغض النظر عن حجمها. بالإضافة إلى ذلك، فإن البرامج التي أطلقتها الحكومات والمتطلبات القانونية لتشجيع الصناعات المختلفة على الانخراط في تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل المدن الذكية والإدارة العامة والدفاع، تخلق طلبًا على LLMs كجزء من أنظمة الذكاء الاصطناعي. بلغت قيمة السوق XX مليار دولار أمريكي في عام 2023، ونمت بمعدل نمو سنوي مركب قدره 33.8% خلال الفترة المتوقعة من 2024 إلى 2032 لتصل إلى 66.04 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032.

العروض الرئيسية للتقرير

حجم السوق واتجاهاته وتوقعاته حسب الإيرادات | 2024-2032F.

ديناميكيات السوق - الاتجاهات الرائدة ومحركات النمو والقيود وفرص الاستثمار

تقسيم السوق - تحليل مفصل حسب حجم النموذج والتطبيق والأسلوب والقطاع الصناعي

المشهد التنافسي - كبار البائعين الرئيسيين والبائعين البارزين الآخرين