世界のLarge Language Model（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%の急成長を予測 – 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、33.8%のCAGR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市場とは、自然言語テキストを処理・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のことです。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NLP活動に適用されています。この市場は、ヘルスケア、銀行・金融、電子ビジネス分野など、さまざまな分野でAIへの関心が高まっているため、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、いくつかの目的で使用できます。

• 感情分析：自然言語処理の例として、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発見を求めます。指示されると、テキストの例を作成できます。例：私がエミリー・ディキンソンであると仮定して、ヤシの木について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：カスタマーサービスの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

汎用性のある大規模言語モデルは、ユーザーが理解しやすい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、穴埋め、テキスト要約（要約）、質疑応答、数学的問題の解決など、さまざまなことに利用できます。
• 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ており、学習すればするほど良くなると言えるでしょう。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、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の助けを借りずに、プロンプトから情報を取得できます。常にこのように学習しています。
• 学習が速い：これは、モデリングにおいて、大規模言語モデルの学習が速いからです。特に、インコンテキスト学習を示す場合にそうです。結局のところ、学習のためにわずかな重み、リソース、パラメータを必要としません。そして、それの良いことの1つは、それを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/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、パートナーシップなどの戦略的提携、または意識向上プログラム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では以前に見られなかったビデオ生成機能を紹介します。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、より優れた容量とユーザビリティを提供する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ためのアプリケーションで引き続き役立ちます。NLPの将来は、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、独立したモデルの両方のモデルタイプを必要とすることがすでにわかっています。UnivDatos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サービスを簡単に利用できるため、LLMなどのAIモデルを簡単に展開およびトレーニングでき、企業の規模に関係なく利用できます。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開始されたプログラムは、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します。

レポートの主な提供物

収益別の市場規模、傾向、および予測| 2024−2032F。

市場のダイナミクス–主要な傾向、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