Se prevé que el mercado global de modelos de lenguaje grandes experimente un crecimiento vertiginoso del 33.8% hasta alcanzar los USD66.04 mil millones en 2032, según proyecciones de UnivDatos

Según un nuevo informe de UnivDatos, se espera que el mercado de modelos de lenguaje grande alcance alrededor de USD 66.04 mil millones en 2032, creciendo a una CAGR del 33.8%. El mercado de modelos de lenguaje grande LLM es la industria global de modelos de lenguaje grande que se están desarrollando, implementando o utilizando para procesar y generar texto en lenguaje natural. Actualmente, los LLM pre-entrenados como GPT y BERT se aplican a varias actividades de PNL, por ejemplo, la creación de contenido, la atención al cliente y la traducción de idiomas. El mercado está creciendo a un ritmo rápido debido a la creciente curiosidad por la IA en numerosos campos como: atención médica, banca y finanzas, y el sector de negocios electrónicos.

Acceda al informe de muestra (que incluye gráficos, tablas y figuras): https://univdatos.com/reports/large-language-model-market?popup=report-enquiry

Casos de uso de modelos de lenguaje grande.

Los modelos de lenguaje grande se pueden utilizar para varios propósitos:

• Análisis de sentimiento: Como ejemplos del uso del procesamiento del lenguaje natural, los modelos de lenguaje grande permiten a las organizaciones medir el tono del contenido textual.
• Generación de texto: La IA generativa está en los medios y la comunicación, y la tecnología subyacente son los modelos de lenguaje grande. Pido el descubrimiento, como ChatGPT, que puede generar texto basado en entradas. Pueden escribir un ejemplo de texto cuando se les dice que lo hagan. Por ejemplo: Pretende que soy Emily Dickinson. Cuéntame una historia solo sobre palmeras.
• Generación de código: La generación de código es otra de las aplicaciones de la IA generativa, como la generación de texto. Los LLM conocen patrones y por eso pueden producir código.
• Chatbots e IA conversacional: Los chatbots de servicio al cliente o la IA conversacional utilizan modelos de lenguaje grande para responder las preguntas de los clientes, comprender el significado de las preguntas o respuestas de los clientes y responder.

Ventajas de un modelo de lenguaje más grande

Al ser versátiles, los modelos de lenguaje grande son especialmente útiles para resolver tareas porque brindan información en lenguaje sencillo que puede ser fácilmente comprendida por el usuario.

• Un amplio conjunto de aplicaciones: Se puede emplear para la traducción de idiomas, rellenar los espacios en blanco, resumen de texto (resumen), responder preguntas, resolver problemas matemáticos y mucho más.
• Siempre mejorando: El rendimiento del modelo de lenguaje grande mejora constantemente porque la capacidad aumenta en proporción a la cantidad de datos y parámetros. En otras palabras, se podría decir que la mejora pertenece al progreso interminable donde cuanto más aprende la cosa, mejor se vuelve. Además, los modelos de lenguaje grande tienen la característica de lo que se llama aprendizaje en contexto. Después de que un LLM ha sido preentrenado, el prompting de pocos disparos permite que el modelo recoja información del prompt sin la ayuda de ningún otro parámetro ajustable. Siempre está aprendiendo de esta manera.
• Aprenden rápido: Esto se debe a que, en el modelado, los modelos de lenguaje grande aprenden rápido, especialmente al mostrar el aprendizaje en contexto. Después de todo, no requieren peso, recursos y parámetros minuciosos para el aprendizaje. Y una cosa buena de esto es que no se necesitan muchos ejemplos para que funcione a un ritmo rápido.

Desarrollos/Programas de Concientización Recientes: – Varios actores clave y gobiernos están adoptando rápidamente alianzas estratégicas, como asociaciones o programas de concientización: –

En diciembre de 2023, Google LLC, una empresa de tecnología con sede en los EE. UU., presentó un modelo de lenguaje grande (LLM) sin precedentes llamado VideoPoet, que es multimodal y capaz de generar videos. Este modelo innovador introduce funcionalidades de generación de video nunca antes vistas en LLM. Los científicos de Google afirman que VideoPoet es un LLM robusto diseñado para procesar varias entradas multimodales de texto, imágenes, video y audio para producir videos.

En diciembre de 2023, Microsoft Corporation lanzó InsightPilot, un sistema automatizado de exploración de datos impulsado por un modelo de lenguaje grande (LLM). Este innovador sistema está diseñado específicamente para simplificar el proceso de exploración de datos. InsightPilot incorpora un conjunto de acciones de análisis meticulosamente diseñadas con el objetivo de simplificar la exploración de datos. Cuando se presenta con una pregunta en lenguaje natural, InsightPilot se integra con el LLM para ejecutar una secuencia de acciones de análisis, facilitando la exploración de datos y la generación de información valiosa.

Explore la investigación exhaustiva sobre el informe aquí:- https://univdatos.com/reports/large-language-model-market

Conclusión

El modelado de lenguaje grande es otro avance importante en el PNL en comparación con el modelado de lenguaje tradicional que proporciona una mejor capacidad y usabilidad. Aunque, estos modelos siguen siendo útiles por su velocidad, los bajos costos de implementación, la fácil explicabilidad y la aplicación para realizar tareas específicas y limitadas. Ya se ha visto que el futuro del PNL requerirá ambos tipos de modelos del modelo independiente para ayudar a clasificar diferentes niveles de información y el uso de la segunda pila como extractores de características proporciona un conjunto de características más conciso y mejorado para el modelo de nivel superior. Según el análisis de UnivDatos, debido a la fácil disponibilidad de los servicios de IA de los proveedores de servicios en la nube, a saber, AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, los modelos de IA como los LLM se pueden implementar y capacitar fácilmente y poner a disposición de las empresas independientemente de su tamaño. Además, los programas lanzados por los gobiernos y los requisitos legales para alentar a diferentes industrias a participar en tecnologías de IA, como ciudades inteligentes, administración pública y defensa, crean demanda de LLM como parte de los ecosistemas de IA. El mercado se valoró en USD XX mil millones en 2023, creciendo a una CAGR del 33.8% durante el período de pronóstico de 2024 a 2032 para alcanzar los USD 66.04 mil millones en 2032.

Ofertas clave del informe

Tamaño del mercado, tendencias y pronóstico por ingresos | 2024−2032F.

Dinámica del mercado: tendencias líderes, impulsores de crecimiento, restricciones y oportunidades de inversión

Segmentación del mercado: un análisis detallado por tamaño de modelo, aplicación, modalidad y vertical de la industria

Panorama competitivo: principales proveedores clave y otros proveedores destacados