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

Selon un nouveau rapport d'UnivDatos, le marché des grands modèles linguistiques devrait atteindre environ 66,04 milliards USD en 2032, avec une croissance annuelle composée 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 NLP, par exemple, la création de contenu, le support client et la traduction linguistique. Le marché croît rapidement 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 constituée de grands modèles linguistiques, ce qui appelle à la découverte, comme ChatGPT, qui peut générer du texte en fonction des entrées. Ils peuvent écrire un exemple de texte lorsqu'on leur demande de le faire. Par exemple : Fais comme si j'étais Emily Dickinson et 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 donnent 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 choses 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 incessant où plus la chose apprend, mieux elle devient. De plus, les grands modèles linguistiques ont la particularité de ce qu'on appelle l'apprentissage en contexte. Après qu'un LLM a été pré-entraîné, l'invite de quelques prises de vue permet au modèle de recueillir des informations à partir de l'invite sans l'aide d'autres paramètres réglables. Il est toujours en apprentissage de cette manière.
• Ils apprennent vite : En effet, dans la modélisation, les grands modèles linguistiques apprennent vite, notamment en faisant preuve d'un apprentissage en contexte. Après tout, ils ne nécessitent pas de poids, de ressources et de paramètres infimes pour l'apprentissage. Et ce qui est bien, c'est qu'il ne faut pas beaucoup d'exemples pour qu'il fonctionne rapidement.

Développements récents/Programmes de sensibilisation : – 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 de vidéos 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'il est présenté avec une question en langage naturel, InsightPilot s'intègre au LLM pour exécuter une séquence d'actions d'analyse, facilitant ainsi l'exploration des données et la génération d'informations précieuses.

Découvrez ici l'étude approfondie sur le rapport :- https://univdatos.com/reports/large-language-model-market

Conclusion

La modélisation linguistique à grande échelle est une autre avancée importante dans le domaine du NLP par rapport à la modélisation linguistique traditionnelle, qui offre une meilleure capacité et une meilleure convivialité. Bien que ces modèles continuent d'être utiles pour leur rapidité, leurs faibles coûts de mise en œuvre, leur facilité d'explication et leur application pour effectuer des tâches ciblées et limitées. On a déjà constaté que l'avenir du NLP nécessitera les deux types de modèles, le modèle indépendant pour aider à classer différents niveaux d'informations et l'utilisation de la deuxième pile comme extracteur 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 tels que les LLM peuvent être déployés et entraînés 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 en 2023, avec un taux de croissance annuel composé de 33,8 % au cours de la période de prévision de 2024 à 2032, pour atteindre 66,04 milliards de dollars en 2032.

Principales offres du rapport

Taille du marché, tendances et prévisions par chiffre d'affaires | 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