Globaalin suuren kielimallin markkinat kasvavat huimaa 33.8 % ja saavuttavat 66.04 miljardin Yhdysvaltain dollarin vuoteen 2032 mennessä, Projects Univdatos Market Insights
- Himanshu Patni
- Lokakuu 11, 2024
- UUTISET, TELECOM & IT
- 0 Kommentit
Univdatos Market Insightsin uuden raportin mukaan suuret kielimallimarkkinat odotetaan nousevan noin 66.04 miljardiin dollariin vuonna 2032 kasvamalla 33.8 prosentin CAGR:llä. Suuret kielimallit LLM-markkinat ovat suurten kielimallien globaali teollisuus, jota kehitetään, otetaan käyttöön tai käytetään luonnollisen kielen tekstin käsittelyyn ja luomiseen. Tällä hetkellä esikoulutettuja LLM:itä, kuten GPT:tä ja BERT:tä, sovelletaan useisiin NLP-toimintoihin, kuten sisällöntuotantoon, asiakastukeen ja kielten kääntämiseen. Markkinat kasvavat nopeasti, koska uteliaisuus tekoälyä kohtaan kasvaa monilla aloilla, kuten terveydenhuolto, pankki- ja rahoitusala sekä sähköinen liiketoiminta.
Käytä esimerkkiraporttia (mukaan lukien kaaviot, kaaviot ja kuviot): https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=67155
Suuret kielimallit käyttävät tapauksia.
Suuria kielimalleja voidaan käyttää useisiin tarkoituksiin:
- Sentimenttianalyysi: Esimerkkejä luonnollisen kielen käsittelyn käytöstä ovat suuret kielimallit, joiden avulla organisaatiot voivat mitata tekstisisällön sävyä.
- Tekstin luominen: Generatiivinen tekoäly on mediassa ja viestinnässä, ja taustalla oleva tekniikka on suuret kielimallit, vaadin löytöä, kuten ChatGPT, joka voi luoda tekstiä syötteiden perusteella. He voivat kirjoittaa esimerkin tekstistä, kun heitä kehotetaan tekemään niin. Esimerkiksi: Teeskentele, että olen Emily Dickinson Kerro minulle tarina vain palmuista.
- Koodin luominen: Koodin luominen on toinen generatiivisen tekoälyn sovelluksista, kuten tekstin luominen. LLM:t tuntevat kuviot ja siksi he voivat tuottaa koodia.
- Chatbotit ja keskustelun tekoäly: Asiakaspalvelun chatbotit tai keskustelun tekoäly käyttävät suuria kielimalleja vastatakseen asiakkaiden kysymyksiin, ymmärtääkseen asiakkaiden kysymysten tai vastausten merkityksen ja vastatakseen.
Suuremman kielimallin edut
Suuret kielimallit ovat monipuolisesti erityisen hyödyllisiä tehtävien ratkaisemisessa, koska ne antavat tietoa selkeällä kielellä, joka on käyttäjän helposti ymmärrettävissä.
- Suuri joukko sovelluksia: Sitä voidaan käyttää kielten kääntämiseen, tyhjien täyttämiseen, tekstin yhteenvetoon (yhteenvetoon), kysymyksiin vastaamiseen, matemaattisten ongelmien ratkaisemiseen ja moniin muihin.
- Parantuu jatkuvasti: Suuren kielimallin suorituskyky paranee jatkuvasti, koska kyky kasvaa suhteessa datan ja parametrien määrään. Toisin sanoen voisi sanoa, että parantaminen kuuluu jatkuvaan edistymiseen, jossa mitä enemmän asia oppii, sitä paremmaksi se tulee. Lisäksi suurissa kielimalleissa on ominaisuus, jota kutsutaan kontekstin sisäiseksi oppimiseksi. Kun LLM on esikoulutettu, muutaman otoksen kehotteen avulla malli voi poimia tiedot kehotteesta ilman muiden säädettävien parametrien apua. Se oppii aina tällä tavalla.
- He oppivat nopeasti: Tämä johtuu siitä, että mallintamisessa suuret kielimallit oppivat nopeasti, erityisesti konteksti-oppimisen näyttämisessä. Loppujen lopuksi he eivät vaadi oppimisen pienimuotoista painoa, resursseja ja parametreja. Ja yksi hyvä puoli siinä on, että se ei vaadi paljon esimerkkejä, jotta se toimisi nopeasti.
Viimeaikainen kehitys/tietoisuusohjelmat: – Useat keskeiset toimijat ja hallitukset omaksuvat nopeasti strategisia liittoutumia, kuten kumppanuuksia tai tietoisuusohjelmia: –
Joulukuussa 2023 Google LLC, yhdysvaltalainen teknologiayritys, julkisti ennennäkemättömän Large Language Model (LLM) -nimisen VideoPoetin, joka on multimodaalinen ja pystyy luomaan videoita. Tämä uraauurtava malli esittelee videoiden luomiseen liittyviä toimintoja, joita LLM:issä ei ole aiemmin nähty. Googlen tutkijat väittävät, että VideoPoet on vankka LLM, joka on suunniteltu käsittelemään erilaisia multimodaalisia tekstin, kuvien, videoiden ja äänen syötteitä videoiden tuottamiseksi.
Joulukuussa 2023 Microsoft Corporation lanseerasi InsightPilotin, automaattisen tiedonhakujärjestelmän, joka perustuu Large Language Model (LLM) -malliin. Tämä innovatiivinen järjestelmä on erityisesti suunniteltu yksinkertaistamaan tietojen etsintäprosessia. InsightPilot sisältää joukon huolellisesti suunniteltuja analyysitoimintoja, joiden tarkoituksena on yksinkertaistaa tietojen tutkimista. Kun InsightPilot esitetään luonnollisen kielen kysymyksen kanssa, se integroituu LLM:n kanssa suorittaakseen sarjan analyysitoimintoja, mikä helpottaa tietojen tutkimista ja arvokkaiden oivallusten luomista.
Tutustu raportin kattavaan tutkimukseen täältä: - https://univdatos.com/report/large-language-model-market/
Yhteenveto
Laaja kielimallinnus on toinen tärkeä edistysaskel NLP:ssä verrattuna perinteiseen kielimallinnukseen, joka tarjoaa paremman kapasiteetin ja käytettävyyden. Nämä mallit ovat kuitenkin edelleen hyödyllisiä nopeudensa, alhaisten toteutuskustannustensa, helpon selitettävyytensä ja sovelluksensa vuoksi kohdistettujen ja rajoitettujen tehtävien suorittamiseen. On jo nähty, että NLP:n tulevaisuus vaatii itsenäisen mallin molempia mallityyppejä auttamaan eri tietotasojen luokittelussa ja toisen pinon käyttäminen ominaisuuspoimijana antaa tiiviimmän ja parannetun ominaisuusjoukon korkeamman tason mallille. UnivDatos Market Insights -analyysin mukaan pilvipalveluntarjoajien, eli AWS:n, Google Cloudin ja Microsoft Azuren tekoälymallien, kuten LLM:n, AI-palvelujen helpon saatavuuden ansiosta voidaan ottaa käyttöön ja kouluttaa helposti ja tarjota yritysten saataville niiden koosta riippumatta. Lisäksi hallitusten käynnistämät ohjelmat ja lailliset vaatimukset, joilla kannustetaan eri toimialoja, kuten älykkäitä kaupunkeja, julkishallintoa ja puolustusta, sitoutumaan tekoälyteknologioihin, luovat kysyntää LLM:ille osana tekoälyn ekosysteemejä. Markkinoiden arvoksi arvioitiin XX miljardia dollaria vuonna 2023, ja se kasvoi 33.8 prosentin CAGR:llä ennustejaksolla 2024–2032 ja saavuttaa 66.04 miljardin dollarin vuonna 2032.
Raportin tärkeimmät tarjoukset
Markkinoiden koko, trendit ja ennuste tulon mukaan | 2024−2032F.
Markkinadynamiikka – johtavat trendit, kasvutekijät, rajoitukset ja sijoitusmahdollisuudet
Markkinoiden segmentointi – Yksityiskohtainen analyysi mallin koon, sovelluksen, modaliteettien ja toimialan vertikaalisen mukaan
Kilpailukykyinen maisema – tärkeimmät toimittajat ja muut merkittävät toimittajat