Univdatos Market Insights社予測、世界の大規模言語モデル市場は2032年までに33.8%成長し、660億4,000万米ドルに達する見込み

Univdatos Market Insights社の新たなレポートによると、大規模言語モデル市場年平均成長率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、自然言語テキストの処理と生成のために開発、展開、または使用される大規模言語モデルのグローバル産業です。現在、GPTやBERTなどの事前学習済みLLMは、コンテンツ作成、カスタマーサポート、言語翻訳など、いくつかの自然言語処理（NLP）活動に適用されています。ヘルスケア、銀行・金融、電子商取引などの分野におけるAIへの関心の高まりにより、市場は急速に成長しています。

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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、大規模言語モデルは、組織がテキストコンテンツのトーンを測定することを可能にします。
• 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利用されており、その基盤技術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ものの発見を求めます。指示された場合にテキストの例を作成できます。たとえば：エミリー・ディキンソンになったつもりで、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のもう一つのアプリケーションです。LLMはパターンを認識しており、それがコードを生成できる理由です。
• チャットボットと会話型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

多用途性があるため、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という点で、特にタスクの解決に役立ちます。

• 広範なアプリケーション:言語翻訳、穴埋め、テキスト要約、質問応答、数学の問題解決など、多くの用途に利用できます。
• 常に改善:大規模言語モデルのパフォーマンスは、データとパラメータの量に比例して能力が向上するため、一貫して向上しています。言い換えれば、改善は終わりなき進歩に属し、学習すればするほど良くなります。さらに、大規模言語モデルは、インコンテキスト学習と呼ばれる機能を備えています。LLMが事前学習された後、少数のプロンプトにより、他の調整可能なパラメータの助けなしに、モデルは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インコンテキスト学習を示す際に、学習が速いためです。結局のところ、学習にはわずかな重み、リソース、パラメータを必要としません。そして、その良い点の1つは、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/啓発プログラム：–いくつかの主要企業や政府が、パートナーシップや啓発プログラムなど、戦略的提携を急速に採用しています：–

2023年12月、米国のテクノロジー企業であるGoogle LLCは、動画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ではこれまで見られなかった動画生成機能を紹介しています。Googleの研究者たちは、VideoPoetはテキスト、画像、動画、音声のさまざまなマルチモーダル入力を処理して動画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ために特別に設計されています。InsightPilotは、データの探索を簡素化することを目的とした一連の綿密に設計された分析アクションを組み込んでいます。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。

こちらでレポートに関する包括的な調査をご覧ください:-https://univdatos.com/report/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、より優れた能力と使いやすさを提供する、NLPにおけるもう一つの重要な進歩です。これらのモデルは、その速度、実装コストの低さ、容易な説明性、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アプリケーションにおいて引き続き有用です。NLPの将来には、さまざまなレベルの情報を分類するのに役立つ独立したモデルの2つのタイプと、2番目のスタックを特徴抽出器として使用して、より簡潔で強化された機能セットをより上位のモデルに提供することが必要になることがすでに確認されています。UnivDatos Market Insights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サービスの容易な利用可能性により、LLMなどのAIモデルは、企業の規模に関係なく、簡単に導入およびトレーニングし、利用できるようになります。さらに、スマートシティ、公共行政、防衛など、さまざまな産業にAI技術への取り組みを奨励するための政府によるプログラムや法的要件は、AIエコシステムの一部としてLLMの需要を生み出します。市場は2023年にはXX0億米ドルと評価され、2024年から2032年までの予測期間中に33.8%のCAGRで成長し、2032年には660億4,000万米ドルに達する見込みです。

レポートの主な提供内容

収益別市場規模、トレンド、および予測 | 2024−2032F。

市場力学 – 主要トレンド、成長要因、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、および業界バーティカル別の詳細分析

競争環境 – 主要ベンダーおよびその他の著名なベンダー