Globaler Markt für große Sprachmodelle soll bis 2032 um 33,8 % auf USD 66,04 Milliarden wachsen, prognostiziert UnivDatos

Laut einem neuen Bericht von UnivDatos wird der Markt für große Sprachmodelle voraussichtlich im Jahr 2032 rund 66,04 Milliarden USD erreichen und mit einer CAGR von 33,8 % wachsen. Der LLM-Markt für große Sprachmodelle ist die globale Industrie der großen Sprachmodelle, die entwickelt, eingesetzt oder zur Verarbeitung und Erzeugung von Text in natürlicher Sprache verwendet werden. Derzeit werden vortrainierte LLMs wie GPT und BERT für verschiedene NLP-Aktivitäten eingesetzt, z. B. für die Erstellung von Inhalten, den Kundensupport und die Sprachübersetzung. Der Markt wächst rasant aufgrund der steigenden Neugierde auf KI in zahlreichen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Bank- und Finanzwesen und dem elektronischen Geschäftssektor.

Beispielbericht anfordern (einschließlich Grafiken und Tabellen): https://univdatos.com/reports/large-language-model-market?popup=report-enquiry

Anwendungsfälle für große Sprachmodelle.

Große Sprachmodelle können für verschiedene Zwecke eingesetzt werden:

• Sentimentanalyse: Als Beispiele für die Verwendung von Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen große Sprachmodelle Organisationen, den Ton von Textinhalten zu messen.
• Texterzeugung: Generative KI ist in Medien und Kommunikation und die zugrunde liegende Technologie sind große Sprachmodelle, ich fordere Entdeckungen wie ChatGPT, das Text basierend auf Eingaben erzeugen kann. Sie können ein Textbeispiel schreiben, wenn sie dazu aufgefordert werden. Zum Beispiel: Stell dir vor, ich bin Emily Dickinson. Erzähl mir eine Geschichte über Palmen.
• Code-Generierung: Code-Generierung ist eine weitere Anwendung der generativen KI wie die Texterzeugung. LLMs kennen Muster und können deshalb Code erzeugen.
• Chatbots und konversationelle KI: Kundendienst-Chatbots oder konversationelle KI verwenden große Sprachmodelle, um Fragen von Kunden zu beantworten, die Bedeutung von Fragen oder Antworten von Kunden zu verstehen und zu antworten.

Vorteile eines größeren Sprachmodells

Da große Sprachmodelle vielseitig sind, sind sie besonders hilfreich bei der Lösung von Aufgaben, da sie Informationen in einer einfachen Sprache liefern, die vom Benutzer leicht erfasst werden kann.

• Eine große Anzahl von Anwendungen: Sie können für die Sprachübersetzung, das Ausfüllen von Lücken, die Textzusammenfassung (Summarisierung), die Beantwortung von Fragen, das Lösen mathematischer Probleme und vieles mehr verwendet werden.
• Ständige Verbesserung: Die Leistung großer Sprachmodelle verbessert sich ständig, da die Leistungsfähigkeit proportional zur Datenmenge und den Parametern steigt. Mit anderen Worten, man könnte sagen, dass die Verbesserung zu einem unendlichen Fortschritt gehört, bei dem das Ding, je mehr es lernt, desto besser wird es. Darüber hinaus verfügen große Sprachmodelle über die Funktion des so genannten In-Context-Lernens. Nachdem ein LLM vortrainiert wurde, ermöglicht Few-Shot-Prompting dem Modell, Informationen aus dem Prompt ohne die Hilfe anderer anpassbarer Parameter aufzunehmen. Es lernt immer auf diese Weise.
• Sie lernen schnell: Das liegt daran, dass große Sprachmodelle bei der Modellierung schnell lernen, insbesondere beim In-Context-Lernen. Schließlich benötigen sie keine winzigen Gewichte, Ressourcen und Parameter zum Lernen. Und das Gute daran ist, dass es nicht viele Beispiele braucht, um es schnell zum Laufen zu bringen.

Aktuelle Entwicklungen/Awareness-Programme: – Mehrere wichtige Akteure und Regierungen schließen rasch strategische Allianzen, wie z. B. Partnerschaften oder Awareness-Programme: –

Im Dezember 2023 stellte Google LLC, ein Technologieunternehmen mit Sitz in den USA, ein beispielloses großes Sprachmodell (LLM) namens VideoPoet vor, das multimodal ist und Videos generieren kann. Dieses bahnbrechende Modell führt Videogenerierungsfunktionen ein, die bisher in LLMs nicht zu sehen waren. Die Wissenschaftler von Google betonen, dass VideoPoet ein robustes LLM ist, das verschiedene multimodale Eingaben von Text, Bildern, Videos und Audio verarbeiten kann, um Videos zu erstellen.

Im Dezember 2023 brachte die Microsoft Corporation InsightPilot auf den Markt, ein automatisiertes System zur Datenerkundung, das von einem großen Sprachmodell (LLM) unterstützt wird. Dieses innovative System wurde speziell entwickelt, um den Datenerkundungsprozess zu vereinfachen. InsightPilot enthält eine Reihe von sorgfältig entworfenen Analyseaktionen, die darauf abzielen, die Erkundung von Daten zu vereinfachen. Wenn InsightPilot eine Frage in natürlicher Sprache gestellt wird, integriert es sich mit dem LLM, um eine Reihe von Analyseaktionen auszuführen, die die Erkundung von Daten und die Generierung wertvoller Erkenntnisse erleichtern.

Erkunden Sie hier die umfassende Forschung zum Bericht:- https://univdatos.com/reports/large-language-model-market

Fazit

Große Sprachmodellierung ist ein weiterer wichtiger Fortschritt in der NLP im Vergleich zur traditionellen Sprachmodellierung, die eine bessere Kapazität und Benutzerfreundlichkeit bietet. Obwohl diese Modelle weiterhin für ihre Geschwindigkeit, die niedrigen Implementierungskosten, die einfache Erklärbarkeit und die Anwendung zur Durchführung gezielter und eingeschränkter Aufgaben nützlich sind. Es hat sich bereits gezeigt, dass die Zukunft der NLP beide Modelltypen des unabhängigen Modells erfordern wird, um verschiedene Informationsebenen zu klassifizieren, und die Verwendung des zweiten Stapels als Feature-Extraktoren ergibt einen prägnanteren und verbesserten Feature-Satz für das übergeordnete Modell. Laut der UnivDatos-Analyse können KI-Modelle wie LLMs aufgrund der einfachen Verfügbarkeit von KI-Diensten von Cloud-Dienstleistern wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure einfach bereitgestellt und trainiert werden und Unternehmen unabhängig von ihrer Größe zur Verfügung gestellt werden. Darüber hinaus schaffen von Regierungen initiierte Programme und gesetzliche Anforderungen, die verschiedene Branchen zur Nutzung von KI-Technologien wie Smart Cities, öffentliche Verwaltung und Verteidigung anregen sollen, eine Nachfrage nach LLMs als Teil von KI-Ökosystemen. Der Markt wurde im Jahr 2023 auf USD XX Milliarden geschätzt und wächst im Prognosezeitraum von 2024 bis 2032 mit einer CAGR von 33,8 % auf USD 66,04 Milliarden im Jahr 2032.

Wichtigste Angebote des Berichts

Marktgröße, Trends und Prognose nach Umsatz | 2024−2032F.

Marktdynamik – Führende Trends, Wachstumstreiber, Hemmnisse und Investitionsmöglichkeiten

Marktsegmentierung – Eine detaillierte Analyse nach Modellgröße, Anwendung, Modalität und Branchenvertikale

Wettbewerbslandschaft – Top-Schlüsselanbieter und andere prominente Anbieter