Le marché mondial des grands modèles de langage devrait connaître une croissance de 33,8 % pour atteindre 66,04 milliards USD d'ici 2032, selon Univdatos Market Insights

Selon un nouveau rapport d'Univdatos Market Insights, lemarché des grands modèles de langagedevrait atteindre environ 66,04 milliards USD en 2032 avec un TCAC de 33,8 %.Le marché des grands modèles de langage (LLM) est l'industrie mondiale des grands modèles de langage développés, déployés ou utilisés pour traiter et générer du texte en langage naturel. Actuellement, les LLM pré-entraînés comme GPT et BERT sont appliqués à plusieurs activités de traitement du langage naturel (NLP), 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 pour l'IA dans de nombreux domaines tels que la santé, la banque et la finance, et le secteur du commerce électronique.

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Cas d'utilisation des grands modèles de langage.

Les grands modèles de langage peuvent être utilisés à plusieurs fins :

• Analyse des sentiments :Comme exemples de l'utilisation du traitement du langage naturel, les grands modèles de langage 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 de langage, j'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 dit de le faire. Par exemple : Faites comme si j'étais Emily Dickinson. Racontez-moi une histoire sur les palmiers seulement.
• Génération de code :La génération de code est une autre application de l'IA générative comme la génération de texte. Les LLM connaissent des schémas 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 de langage pour répondre aux questions des clients, comprendre le sens des questions ou des réponses des clients et répondre.

Avantages d'un grand modèle de langage

Étant polyvalents, les grands modèles de langage sont particulièrement utiles pour résoudre des tâches car ils fournissent des informations en langage clair, facilement compréhensibles par l'utilisateur.

• Un grand ensemble 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 plus encore.
• Toujours en amélioration :Les performances des grands modèles de langage 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 sans fin où plus la chose apprend, mieux elle devient. De plus, les grands modèles de langage ont la fonctionnalité de ce que l'on appelle l'apprentissage en contexte. Après qu'un LLM a été pré-entraîné, l'invite en quelques coups permet au modèle d'acquérir des informations à partir de l'invite sans l'aide d'autres paramètres réglables. Il apprend toujours de cette façon.
• Ils apprennent vite :En effet, dans la modélisation, les grands modèles de langage apprennent vite, notamment en montrant l'apprentissage en contexte. Après tout, ils ne nécessitent pas de poids, de ressources et de paramètres minimes pour l'apprentissage. Et ce qui est bien, c'est qu'il ne faut pas beaucoup d'exemples pour que cela 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 de langage (LLM) sans précédent nommé VideoPoet, qui est multimodal et capable de générer des vidéos. Ce modèle révolutionnaire introduit des fonctionnalités de génération vidéo inédites 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 vidéos 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 de langage (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 l'exploration des données et la génération d'informations précieuses.

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

Conclusion

La modélisation de grands langages est une autre avancée importante du traitement du langage naturel (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 contraintes. On a déjà constaté que l'avenir du traitement du langage naturel nécessitera les deux types de modèles, le modèle indépendant pour aider à classer les différents niveaux d'information et l'utilisation de la deuxième pile comme extracteurs de caractéristiques, ce qui donnera un ensemble de caractéristiques plus concis et amélioré pour le modèle de niveau supérieur.Selon l'analyse d'UnivDatos Market Insights, 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 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 pour 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 dans le cadre des écosystèmes d'IA. Le marché était évalué à XX milliards USD en 2023, avec une croissance d'un TCAC de 33,8 % au cours de la période de prévision de 2024 à 2032 pour atteindre 66,04 milliards USD d'ici 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 et autres fournisseurs importants