Se prevé que el mercado global de modelos lingüísticos grandes (LLM) experimente un crecimiento del 33,8% para alcanzar los USD 66,04 mil millones en 2032, según Univdatos Market Insights

Según un nuevo informe de Univdatos Market Insights, elmercado de modelos lingüísticos grandesse espera que alcance alrededor de USD 66,04 mil millones en 2032 creciendo a una TCCA del 33,8%.El mercado de modelos lingüísticos grandes (LLM) es la industria global de Modelos Lingüísticos Grandes que se desarrollan, implementan o utilizan 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, creación de contenido, atención al cliente y traducción de idiomas. El mercado está creciendo a un ritmo rápido debido a la creciente curiosidad de la IA en numerosos campos como: la atención médica, la banca y las finanzas, y el sector de negocios electrónicos.

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Casos de uso de modelos lingüísticos grandes.

Los modelos lingüísticos grandes pueden utilizarse para diversos propósitos:

• Análisis de sentimiento:Como ejemplos del uso del procesamiento del lenguaje natural, los modelos lingüísticos grandes permiten a las organizaciones medir el tono del contenido textual.
• Generación de texto:La IA generativa está en los medios de comunicación y la comunicación y la tecnología subyacente son los modelos lingüísticos grandes, pido 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 sobre palmeras solamente.
• 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 lingüísticos grandes para responder a las preguntas de los clientes, comprender el significado de las preguntas o respuestas de los clientes y responder.

Ventajas de un modelo lingüístico grande

Al ser versátiles, los modelos lingüísticos grandes son especialmente útiles para resolver tareas porque dan información en lenguaje sencillo que puede ser fácilmente comprendido por el usuario.

• Un amplio conjunto de aplicaciones:Se puede emplear para traducción de idiomas, rellenar los espacios en blanco, resumen de texto (resumir), responder preguntas, resolver problemas matemáticos y muchos más.
• Siempre mejorando:El rendimiento del modelo lingüístico 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 sin fin donde cuanto más aprende la cosa, mejor se vuelve. Además, los modelos lingüísticos grandes 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 lingüísticos grandes aprenden rápido, especialmente al mostrar el aprendizaje en contexto. Después de todo, no requieren un peso, recursos y parámetros mínimos para el aprendizaje. Y algo bueno al respecto es que no se necesitan muchos ejemplos para que funcione a un ritmo rápido.

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

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

En diciembre de 2023, Microsoft Corporation lanzó InsightPilot, un sistema automatizado de exploración de datos impulsado por un Modelo Lingüístico 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 destinadas a 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/report/large-language-model-market/

Conclusión

El modelado de lenguaje grande es otro avance importante en PNL en comparación con el modelado de lenguaje tradicional que proporciona una mejor capacidad y usabilidad. Sin embargo, estos modelos siguen siendo útiles por su velocidad, bajos costos de implementación, fácil explicabilidad y aplicación para realizar tareas específicas y restringidas. Ya se ha visto que el futuro de la PNL requerirá ambos tipos de modelo 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 Market Insights, 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 pueden implementarse y entrenarse fácilmente y ponerse 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 las tecnologías de IA, como las ciudades inteligentes, la administración pública y la 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 TCCA 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 – Principales tendencias, factores de crecimiento, restricciones y oportunidades de inversión

Segmentación del mercado – Un análisis detallado por tamaño del modelo, aplicación, modalidad y sector vertical de la industria

Panorama competitivo – Los principales proveedores clave y otros proveedores prominentes