世界のLLM（大規模言語モデル）市場、2032年までに660億4000万米ドルに達し、33.8%の成長が見込まれる：UnivDatosの予測

UnivDatosの新しいレポートによると、大規模言語モデル市場は、年平均成長率（CAGR）33.8%で成長し、2032年には約660億4,000万米ドルに達すると予測されています。 大規模言語モデルLLM市場は、自然言語テキストを処理および生成するために開発、展開、または使用されている大規模言語モデルのグローバル産業です。現在、GPTやBERTなどの事前トレーニングされたLLMは、コンテンツ作成、顧客サポート、言語翻訳など、いくつかのNLP活動に適用されています。医療、銀行・金融、エレクトロニック・ビジネス分野など、さまざまな分野でAIへの関心が高まっているため、市場は急速に成長しています。

サンプルレポートへのアクセス（グラフ、チャート、図を含む）： https://univdatos.com/reports/large-language-model-market?popup=report-enquiry

大規模言語モデルのユースケース

大規模言語モデルは、いくつかの目的に使用できます。

• 感情分析： 自然言語処理の使用例として、大規模言語モデルを使用すると、組織はテキストコンテンツのトーンを測定できます。
• テキスト生成： 生成AIはメディアおよびコミュニケーションにあり、下層技術は大規模言語モデルです。ChatGPTなどの発見を求めます。これは、入力に基づいてテキストを生成できます。彼らは、そうするように言われたときにテキストの例を書くことができます。例：私がエミリー・ディキンソンであるとふりをして、ヤシの木についての話をしてください。
• コード生成： コード生成は、テキスト生成のような生成AIのアプリケーションのもう1つです。 LLMはパターンを知っており、そのためコードを生成できます。
• チャットボットと会話型AI： 顧客サービスチャットボットまたは会話型AIは、大規模言語モデルを使用して、顧客の質問に答え、顧客の質問または応答の意味を理解し、応答します。

大規模言語モデルの利点

汎用性があるため、大規模言語モデルは、ユーザーが簡単に理解できる平易な言葉で情報を提供するため、タスクの解決に特に役立ちます。

• 大規模なアプリケーションセット： 言語翻訳、空白の埋め込み、テキスト要約（要約）、質疑応答、数学的問題の解決など、多くの目的に使用できます。
• 常に改善： 大規模言語モデルのパフォーマンスは、データ量とパラメーターに比例して機能が向上するため、常に向上しています。言い換えれば、改善は終わりのない進歩に属し、学習すればするほど、より良くなると言えます。さらに、大規模言語モデルには、インコンテキスト学習と呼ばれる機能があります。 LLMが事前トレーニングされた後、少数のショットプロンプトを使用すると、モデルは他の調整可能なパラメーターの助けを借りずにプロンプトから情報を取得できます。それは常にこのように学習しています。
• 彼らはすぐに学習します： これは、モデリングにおいて、大規模言語モデルが特にインコンテキスト学習を示す際に、すぐに学習するためです。結局のところ、彼らは学習のために微量の重み、リソース、パラメーターを必要としません。そして、それについての良いことの1つは、それを迅速に機能させるために多くの例を必要としないことです。

最近の開発/意識向上プログラム：– いくつかの主要なプレーヤーと政府は、パートナーシップや意識向上プログラムなどの戦略的提携を急速に採用しています。–

2023年12月、米国に本拠を置くテクノロジー企業であるGoogle LLCは、ビデオを生成できるマルチモーダルで前例のない大規模言語モデル（LLM）であるVideoPoetを発表しました。この画期的なモデルは、以前はLLMでは見られなかったビデオ生成機能を導入します。Googleの科学者たちは、VideoPoetはテキスト、画像、ビデオ、オーディオのさまざまなマルチモーダル入力を処理してビデオを生成するように設計された堅牢なLLMであると主張しています。

2023年12月、Microsoft Corporationは、大規模言語モデル（LLM）を搭載した自動データ探索システムであるInsightPilotを発売しました。この革新的なシステムは、データ探索プロセスを簡素化するように特別に設計されています。InsightPilotには、データの探索を簡素化することを目的とした、綿密に設計された一連の分析アクションが組み込まれています。自然言語の質問が提示されると、InsightPilotはLLMと統合して一連の分析アクションを実行し、データの探索と貴重な洞察の生成を促進します。

レポートに関する包括的な調査をここでご覧ください：- https://univdatos.com/reports/large-language-model-market

結論

大規模言語モデリングは、従来の言語モデリングと比較して、NLPにおけるもう1つの重要な進歩であり、より優れた容量と使いやすさを提供します。ただし、これらのモデルは、その速度、実装コストの低さ、簡単な説明可能性、およびターゲットを絞った制約されたタスクを実行するためのアプリケーションに引き続き役立ちます。 NLPの将来には、さまざまなレベルの情報を分類し、2番目のスタックを特徴抽出器として使用して、高レベルモデルのより簡潔で強化された特徴セットを提供するために、独立したモデルの両方のモデルタイプが必要になることがすでにわかっています。 UnivDatosの分析によると、AWS、Google Cloud、Microsoft AzureなどのクラウドサービスプロバイダーからのAIサービスの簡単な入手により、LLMのようなAIモデルは簡単に展開およびトレーニングでき、そのサイズに関係なく企業が利用できるようになります。さらに、スマートシティ、行政、防衛など、さまざまな業界にAIテクノロジーへの関与を促すための政府によるプログラムの開始および法的要件は、AIエコシステムの一部としてLLMの需要を生み出しています。市場は2023年にXX十億米ドルと評価され、2024年から2032年の予測期間中に33.8％のCAGRで成長し、2032年までに660億4000万米ドルに達します。

レポートの主な提供物

収益別の市場規模、トレンド、および予測| 2024−2032F。

市場のダイナミクス–主要なトレンド、成長ドライバー、制約、および投資機会

市場セグメンテーション–モデルサイズ、アプリケーション、モダリティ、および業界の垂直方向による詳細な分析

競争環境–主要ベンダーおよびその他の著名なベンダー