Le marché mondial des grands modèles de langage devrait connaître une croissance fulgurante de 33,8 % pour atteindre 66,04 milliards de dollars américains d'ici 2032, selon les prévisions d'UnivDatos

Selon un nouveau rapport d'UnivDatos, le marché des grands modèles linguistiques devrait atteindre environ 66,04 milliards de dollars US en 2032, avec un TCAC de 33,8 %. Le marché des grands modèles linguistiques (LLM) est l'industrie mondiale des grands modèles linguistiques en cours de développement, de déploiement ou d'utilisation pour traiter et générer du texte en langage naturel. Actuellement, les LLM pré-entraînés comme GPT et BERT sont appliqués à plusieurs activités de TAL, par exemple, la création de contenu, le support client et la traduction linguistique. Le marché croît à un rythme rapide en raison de la curiosité croissante de l'IA dans de nombreux domaines tels que – les soins de santé, la banque et la finance, et le secteur du commerce électronique.

Accéder à un exemple de rapport (comprenant des graphiques et des chiffres) : https://univdatos.com/reports/large-language-model-market?popup=report-enquiry

Cas d'utilisation des grands modèles linguistiques.

Les grands modèles linguistiques peuvent être utilisés à plusieurs fins :

• Analyse des sentiments : À titre d'exemples de l'utilisation du traitement du langage naturel, les grands modèles linguistiques permettent aux organisations de mesurer le ton du contenu textuel.
• Génération de texte : L'IA générative est présente dans les médias et la communication, et la technologie sous-jacente est celle des grands modèles linguistiques. Je demande la découverte, comme ChatGPT, qui peut générer du texte à partir d'entrées. Ils peuvent écrire un exemple de texte lorsqu'on leur dit de le faire. Par exemple : Fais comme si j'étais Emily Dickinson. Raconte-moi une histoire sur les palmiers uniquement.
• Génération de code : La génération de code est une autre des applications de l'IA générative comme la génération de texte. Les LLM connaissent les modèles et c'est pourquoi ils peuvent produire du code.
• Chatbots et IA conversationnelle : Les chatbots de service client ou l'IA conversationnelle utilisent de grands modèles linguistiques pour répondre aux questions des clients, comprendre le sens des questions ou des réponses des clients et répondre.

Avantages d'un modèle linguistique plus grand

Étant polyvalents, les grands modèles linguistiques sont particulièrement utiles pour résoudre des tâches, car ils fournissent des informations en langage clair qui peuvent être facilement saisies par l'utilisateur.

• Un large éventail d'applications : Il peut être utilisé pour la traduction linguistique, le remplissage des blancs, le résumé de texte (résumé), la réponse aux questions, la résolution de problèmes mathématiques, et bien d'autres encore.
• Toujours en amélioration : Les performances des grands modèles linguistiques s'améliorent constamment, car la capacité augmente proportionnellement à la quantité de données et de paramètres. En d'autres termes, on pourrait dire que l'amélioration appartient à un progrès infini où plus la chose apprend, mieux elle devient. De plus, les grands modèles linguistiques ont la caractéristique de ce qu'on appelle l'apprentissage en contexte. Après qu'un LLM a été pré-entraîné, l'incitation à quelques reprises permet au modèle de recueillir des informations à partir de l'incitation sans l'aide d'autres paramètres réglables. Il apprend toujours de cette façon.
• Ils apprennent vite : En effet, dans la modélisation, les grands modèles linguistiques apprennent vite, surtout en montrant un apprentissage en contexte. Après tout, ils ne nécessitent pas de poids, de ressources et de paramètres infimes pour l'apprentissage. Et l'avantage, c'est qu'il ne faut pas beaucoup d'exemples pour qu'il fonctionne rapidement.

Développements/programmes de sensibilisation récents : – Plusieurs acteurs clés et gouvernements adoptent rapidement des alliances stratégiques, telles que des partenariats ou des programmes de sensibilisation : –

En décembre 2023, Google LLC, une entreprise technologique basée aux États-Unis, a dévoilé un grand modèle linguistique (LLM) sans précédent nommé VideoPoet, qui est multimodal et capable de générer des vidéos. Ce modèle révolutionnaire introduit des fonctionnalités de génération vidéo jamais vues auparavant dans les LLM. Les scientifiques de Google affirment que VideoPoet est un LLM robuste conçu pour traiter diverses entrées multimodales de texte, d'images, de vidéo et d'audio afin de produire des vidéos.

En décembre 2023, Microsoft Corporation a lancé InsightPilot, un système d'exploration de données automatisé alimenté par un grand modèle linguistique (LLM). Ce système innovant est spécialement conçu pour simplifier le processus d'exploration des données. InsightPilot intègre un ensemble d'actions d'analyse méticuleusement conçues visant à simplifier l'exploration des données. Lorsqu'on lui présente une question en langage naturel, InsightPilot s'intègre au LLM pour exécuter une séquence d'actions d'analyse, facilitant l'exploration des données et la génération d'informations précieuses.

Explorez la recherche complète sur le rapport ici :- https://univdatos.com/reports/large-language-model-market

Conclusion

La modélisation de grands modèles linguistiques est une autre avancée importante dans le TAL par rapport à la modélisation linguistique traditionnelle, qui offre une meilleure capacité et une meilleure convivialité. Bien que ces modèles restent utiles pour leur rapidité, leurs faibles coûts de mise en œuvre, leur explicabilité facile et leur application pour effectuer des tâches ciblées et limitées. On a déjà constaté que l'avenir du TAL nécessitera les deux types de modèles indépendants pour aider à classer différents niveaux d'informations et l'utilisation de la deuxième pile en tant qu'extracteurs de caractéristiques donne un ensemble de caractéristiques plus concis et amélioré pour le modèle de niveau supérieur. Selon l'analyse d'UnivDatos, en raison de la facilité d'accès aux services d'IA des fournisseurs de services cloud, à savoir AWS, Google Cloud et Microsoft Azure, les modèles d'IA comme les LLM peuvent être déployés et formés facilement et mis à la disposition des entreprises, quelle que soit leur taille. En outre, les programmes lancés par les gouvernements et les exigences légales visant à encourager différentes industries à s'engager dans les technologies d'IA, telles que les villes intelligentes, l'administration publique et la défense, créent une demande de LLM en tant qu'élément des écosystèmes d'IA. Le marché était évalué à XX milliards de dollars US en 2023, avec un TCAC de 33,8 % au cours de la période de prévision de 2024 à 2032, pour atteindre 66,04 milliards de dollars US d'ici 2032.

Principales offres du rapport

Taille du marché, tendances et prévisions par revenus | 2024−2032F.

Dynamique du marché – Principales tendances, moteurs de croissance, contraintes et opportunités d'investissement

Segmentation du marché – Une analyse détaillée par taille de modèle, application, modalité et secteur vertical

Paysage concurrentiel – Principaux fournisseurs clés et autres fournisseurs importants