世界のLLM（大規模言語モデル）市場、2032年までに660.04億米ドルに達し、33.8%の急成長が見込まれる：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660億4000万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、自然言語テキストの処理および生成のために開発、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のような事前トレーニングされたLLMは、コンテンツ作成、カスタマーサポート、言語翻訳など、いくつかのNLP活動に適用されています。市場は、ヘルスケア、銀行・金融、電子ビジネス部門など、多くの分野でAIへの関心が高まっているため、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、図表を含む）： 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、いくつかの目的で使用できます。

• センチメント分析： 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はメディアとコミュニケーションにあり、その基盤となるテクノロジーは大規模言語モデルです。ChatGPTのように、入力に基づいてテキストを生成できるディスカバリーを求めます。テキストの例を書くように指示されると、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仮定して、ヤシの木だけの物語を教えてください。
• 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1つです。LLMはパターンを知っており、それがコードを生成できる理由です。
• チャットボットおよび会話型AI： カスタマー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、顧客の質問または回答の意味を理解し、応答します。

より大きな言語モデルの利点

汎用性があるため、大規模言語モデルは、ユーザーが容易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、空欄補充、テキスト要約（要約）、質疑応答、数学の問題の解決など、さまざまな用途に使用できます。
• 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、改善は無限の進歩に属し、学習すればするほど良くなると言えます。さらに、大規模言語モデルには、コンテキスト内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、フュー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。このように常に学習しています。
• 学習が速い： これは、モデリングにおいて、大規模言語モデルが特にコンテキスト内学習を示す際に、学習が速いためです。結局のところ、学習には微量の重み、リソース、パラメーターは必要ありません。そして、その良い点は、高速に動作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/啓発プログラム：– 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啓発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、米国に拠点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な、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、LLMではこれまでに見られなかったビデオ生成機能を導入しています。Googleの科学者は、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、細心の注意を払って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については、こちらをご覧ください：- 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、より優れた容量と使いやすさを提供する、NLPにおけるもう1つの重要な進歩です。ただし、これらのモデルは、その速度、実装コストの低さ、説明の容易さ、および対象を絞った制約されたタスクを実行するアプリケーションに役立ち続けます。NLPの将来には、異なる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、高レベルのモデルに対して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サービスの利用が容易になったため、LLMのようなAIモデルを簡単に展開およびトレーニングし、企業の規模に関係なく利用できるようになりました。さらに、スマートシティ、行政、防衛など、さまざまな業界がAIテクノロジーに関与することを奨励するための政府および法的要件によって立ち上げられたプログラムは、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すると予測されています。

レポートの主な特典

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ごとの詳細な分析

競争環境 – 主要な主要ベンダーおよびその他の著名なベンダー