يشهد سوق نماذج اللغات الكبيرة العالمية ارتفاعًا بنسبة 33.8% ليصل إلى 66.04 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032، حسب توقعات Univdatos Market Insights

وفقًا لتقرير جديد صادر عن Univdatos Market Insights، فإنسوق نماذج اللغات الكبيرةمن المتوقع أن يصل إلى حوالي 66.04 مليار دولار أمريكي في عام 2032 من خلال النمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 33.8٪.سوق نماذج اللغات الكبيرة هو الصناعة العالمية لنماذج اللغات الكبيرة التي يتم تطويرها أو نشرها أو استخدامها لمعالجة وإنشاء نصوص اللغة الطبيعية. في الوقت الحالي، يتم تطبيق نماذج اللغات الكبيرة المدربة مسبقًا مثل GPT و BERT على العديد من أنشطة معالجة اللغة الطبيعية، على سبيل المثال، إنشاء المحتوى ودعم العملاء وترجمة اللغات. ينمو السوق بوتيرة سريعة بسبب الفضول المتزايد للذكاء 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/get-a-free-sample-form-php/?product_id=67155

حالات استخدام نماذج اللغات الكبيرة.

يمكن استخدام نماذج اللغات الكبيرة لأغراض متعددة:

• تحليل المشاعر:كأمثلة على استخدام معالجة اللغة الطبيعية، تسمح نماذج اللغات الكبيرة للمؤسسات بقياس نبرة المحتوى النصي.
• توليد النص:يوجد الذكاء الاصطناعي التوليدي في وسائل الإعلام والاتصالات، والتكنولوجيا الأساسية هي نماذج اللغات الكبيرة، أدعو إلى الاكتشاف، مثل ChatGPT، الذي يمكنه إنشاء نص بناءً على المدخلات. يمكنهم كتابة مثال على النص عندما يُطلب منهم ذلك. على سبيل المثال: تظاهر بأنني إميلي ديكنسون أخبرني بقصة عن أشجار النخيل فقط.
• توليد التعليمات البرمجية:يعد إنشاء التعليمات البرمجية تطبيقًا آخر من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل توليد النص. تعرف نماذج اللغات الكبيرة الأنماط ولهذا السبب يمكنها إنتاج التعليمات البرمجية.
• الروبوتات الدردشة والذكاء الاصطناعي التفاعلي:تستخدم روبوتات الدردشة لخدمة العملاء أو الذكاء الاصطناعي التفاعلي نماذج اللغات الكبيرة للإجابة على أسئلة العملاء وفهم معنى أسئلة أو ردود العملاء والرد عليها.

مزايا نموذج اللغة الأكبر

كونها متعددة الاستخدامات، فإن نماذج اللغات الكبيرة مفيدة بشكل خاص في حل المهام لأنها تقدم معلومات بلغة واضحة يمكن للمستخدم فهمها بسهولة.

• مجموعة كبيرة من التطبيقات:يمكن استخدامه لترجمة اللغة وملء الفراغات وتلخيص النص (الاختصار) والإجابة على الأسئلة وحل المشكلات الرياضية وغير ذلك الكثير.
• التحسين المستمر:تتحسن باستمرار أداء نموذج اللغة الكبير لأن القدرة تزداد بما يتناسب مع كمية البيانات والمعلمات. بعبارة أخرى، قد يقول المرء إن التحسين ينتمي إلى التقدم الذي لا ينتهي حيث أنه كلما تعلم الشيء تحسن. بالإضافة إلى ذلك، تتمتع نماذج اللغات الكبيرة بميزة ما يسمى بالتعلم في السياق. بعد أن يتم التدريب المسبق لنموذج لغوي كبير، يسمح التحفيز القليل باللقطات للنموذج بالحصول على معلومات من المطالبة دون مساعدة أي معلمات قابلة للتعديل أخرى. إنه يتعلم دائمًا بهذه الطريقة.
• يتعلمون بسرعة:هذا لأنه في النمذجة، تتعلم نماذج اللغات الكبيرة بسرعة، خاصة في إظهار التعلم في السياق. بعد كل شيء، فإنها لا تتطلب وزناً دقيقاً وموارد ومعلمات للتعلم. والشيء الجيد فيه هو أنه لا يتطلب الكثير من الأمثلة لجعله يعمل بوتيرة سريعة.

التطورات / برامج التوعية الأخيرة: -يعتمد العديد من اللاعبين والحكومات الرئيسيين بسرعة التحالفات الاستراتيجية، مثل الشراكات أو برامج التوعية: -

في ديسمبر 2023، كشفت شركة Google LLC، وهي شركة تكنولوجيا مقرها في 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 نماذج اللغات الكبيرة. يؤكد علماء Google أن VideoPoet هو نموذج لغوي كبير قوي مصمم لمعالجة مدخلات متعددة الوسائط المختلفة من النص والصور والفيديو والصوت لإنتاج مقاطع الفيديو.

في ديسمبر 2023، أطلقت شركة Microsoft Corporation نظام InsightPilot، وهو نظام استكشاف بيانات آلي مدعوم بنموذج لغة كبير (LLM). تم تصميم هذا النظام المبتكر خصيصًا لتبسيط عملية استكشاف البيانات. يشتمل InsightPilot على مجموعة من إجراءات التحليل المصممة بدقة بهدف تبسيط استكشاف البيانات. عند تقديمه مع سؤال بلغة طبيعية، يتكامل InsightPilot مع نموذج LLM لتنفيذ سلسلة من إجراءات التحليل، مما يسهل استكشاف البيانات وإنشاء رؤى قيمة.

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

الخاتمة

تعد نمذجة اللغة الكبيرة تقدمًا مهمًا آخر في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مقارنة بنمذجة اللغة التقليدية التي توفر قدرة أفضل وسهولة في الاستخدام. على الرغم من ذلك، تظل هذه النماذج مفيدة لسرعتها وانخفاض تكاليف التنفيذ وسهولة التفسير والتطبيق لأداء مهام محددة ومقيدة. لقد لوحظ بالفعل أن مستقبل معالجة اللغة الطبيعية سيتطلب كلا النوعين من النماذج للنموذج المستقل للمساعدة في تصنيف المستويات المختلفة للمعلومات واستخدام المكدس الثاني كمستخرجات للميزات مما يمنح مجموعة ميزات أكثر إيجازًا وتعزيزًا للنموذج عالي المستوى.وفقًا لتحليل UnivDatos Market Insights، نظرًا للتوافر السهل لخدمات الذكاء الاصطناعي من موفري خدمات السحابة 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، تعمل البرامج التي أطلقتها الحكومات والمتطلبات القانونية لتشجيع الصناعات المختلفة على المشاركة في تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل المدن الذكية والإدارة العامة والدفاع، على خلق طلب على نماذج LLMs كجزء من أنظمة الذكاء الاصطناعي. تم تقييم السوق بمبلغ XX مليار دولار أمريكي في عام 2023، حيث نما بمعدل نمو سنوي مركب قدره 33.8٪ خلال الفترة المتوقعة من 2024 إلى 2032 ليصل إلى 66.04 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032.

العروض الرئيسية للتقرير

حجم السوق والاتجاهات والتوقعات حسب الإيرادات | 2024−2032F.

ديناميكيات السوق - الاتجاهات الرائدة ومحركات النمو والقيود وفرص الاستثمار

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

المشهد التنافسي - كبار البائعين الرئيسيين والبائعين البارزين الآخرين