글로벌 거대 언어 모델 시장, 2032년까지 660억 4천만 달러 규모로 33.8% 급성장 전망, UnivDatos 발표

저자: Himanshu Patni

2024년 10월 11일

UnivDatos의 새로운 보고서에 따르면, 대규모 언어 모델 시장은 연평균 성장률 33.8%로 성장하여 2032년에는 약 660억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 대규모 언어 모델 LLM 시장은 자연어 텍스트를 처리하고 생성하기 위해 개발, 배포 또는 사용되는 대규모 언어 모델의 글로벌 산업입니다. 현재 GPT 및 BERT와 같은 사전 훈련된 LLM은 콘텐츠 생성, 고객 지원 및 언어 번역과 같은 여러 NLP 활동에 적용됩니다. 이 시장은 의료, 은행 및 금융, 전자 상거래 부문과 같이 다양한 분야에서 AI에 대한 관심이 높아짐에 따라 빠르게 성장하고 있습니다.

샘플 보고서 액세스 (그래프, 차트 및 그림 포함): https://univdatos.com/reports/large-language-model-market?popup=report-enquiry

대규모 언어 모델 사용 사례.

대규모 언어 모델은 다음과 같은 여러 목적으로 사용될 수 있습니다.

  • 감정 분석: 자연어 처리의 사용 예로서, 대규모 언어 모델을 통해 조직은 텍스트 콘텐츠의 어조를 측정할 수 있습니다.
  • 텍스트 생성: 생성적 AI는 미디어 및 커뮤니케이션 분야에 있으며, 그 기반 기술은 대규모 언어 모델입니다. 저는 입력에 따라 텍스트를 생성할 수 있는 ChatGPT와 같은 발견을 요구합니다. 그들은 요청을 받으면 텍스트의 예를 작성할 수 있습니다. 예를 들어: 제가 에밀리 디킨슨이라고 가정하고 야자수에 대한 이야기를 해주세요.
  • 코드 생성: 코드 생성은 텍스트 생성과 같은 생성적 AI의 또 다른 응용 분야입니다. LLM은 패턴을 알고 있으며, 이것이 바로 코드를 생성할 수 있는 이유입니다.
  • 챗봇 및 대화형 AI: 고객 서비스 챗봇 또는 대화형 AI는 대규모 언어 모델을 사용하여 고객의 질문에 답변하고, 고객의 질문이나 응답의 의미를 이해하고, 응답합니다.

더 큰 언어 모델의 장점

다재다능한 대규모 언어 모델은 사용자가 쉽게 이해할 수 있는 평이한 언어로 정보를 제공하기 때문에 작업을 해결하는 데 특히 유용합니다.

  • 다양한 응용 분야: 언어 번역, 빈칸 채우기, 텍스트 요약 (요약), 질문 응답, 수학 문제 해결 등에 사용할 수 있습니다.
  • 끊임없이 개선: 대규모 언어 모델의 성능은 데이터 및 매개 변수의 양에 비례하여 기능이 증가하기 때문에 지속적으로 개선되고 있습니다. 즉, 개선은 사물이 더 많이 학습할수록 더 나아지는 끝없는 진행에 속한다고 말할 수 있습니다. 또한 대규모 언어 모델에는 컨텍스트 내 학습이라고 하는 기능이 있습니다. LLM이 사전 훈련된 후, few-shot 프롬프팅을 통해 모델은 다른 조정 가능한 매개 변수의 도움 없이 프롬프트에서 정보를 얻을 수 있습니다. 항상 이런 식으로 학습하고 있습니다.
  • 빠르게 학습합니다: 이는 모델링에서 대규모 언어 모델이 특히 컨텍스트 내 학습을 보여주는 데 빠르게 학습하기 때문입니다. 결국 학습을 위해 미세한 가중치, 리소스 및 매개 변수를 요구하지 않습니다. 그리고 좋은 점은 빠른 속도로 작동하게 하는 데 많은 예가 필요하지 않다는 것입니다.

최근 개발/인식 프로그램: – 여러 주요 업체와 정부는 파트너십 또는 인식 프로그램과 같은 전략적 제휴를 빠르게 채택하고 있습니다: –

2023년 12월, 미국에 본사를 둔 기술 회사인 Google LLC는 비디오를 생성할 수 있는 멀티모달의 전례 없는 대규모 언어 모델 (LLM) 인 VideoPoet를 공개했습니다. 이 획기적인 모델은 LLM에서 이전에는 볼 수 없었던 비디오 생성 기능을 소개합니다. Google의 과학자들은 VideoPoet가 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오의 다양한 멀티모달 입력을 처리하여 비디오를 생성하도록 설계된 강력한 LLM이라고 주장합니다.

2023년 12월, Microsoft Corporation은 대규모 언어 모델 (LLM) 로 구동되는 자동화된 데이터 탐색 시스템인 InsightPilot를 출시했습니다. 이 혁신적인 시스템은 데이터 탐색 프로세스를 단순화하도록 특별히 설계되었습니다. InsightPilot는 데이터 탐색을 단순화하기 위해 세심하게 설계된 분석 작업 세트를 통합합니다. 자연어 질문이 제시되면 InsightPilot는 LLM과 통합되어 일련의 분석 작업을 실행하여 데이터 탐색 및 귀중한 통찰력 생성을 촉진합니다.

여기에서 보고서에 대한 포괄적인 연구를 탐색하십시오:- https://univdatos.com/reports/large-language-model-market

결론

대규모 언어 모델링은 더 나은 용량과 유용성을 제공하는 기존 언어 모델링에 비해 NLP의 또 다른 중요한 발전입니다. 이러한 모델은 속도, 낮은 구현 비용, 쉬운 설명 가능성 및 대상 및 제한된 작업을 수행하기 위한 응용 프로그램에 여전히 유용합니다. 이미 NLP의 미래는 다양한 수준의 정보를 분류하고 두 번째 스택을 기능 추출기로 사용하여 상위 수준 모델에 대해 더 간결하고 향상된 기능 세트를 제공하는 독립 모델의 두 가지 모델 유형이 모두 필요하다는 것을 알 수 있습니다. UnivDatos 분석에 따르면 AWS, Google Cloud 및 Microsoft Azure와 같은 클라우드 서비스 제공 업체의 AI 서비스를 쉽게 사용할 수 있으므로 LLM과 같은 AI 모델을 쉽게 배포하고 교육할 수 있으며 규모에 관계없이 기업에서 사용할 수 있습니다. 또한 스마트 시티, 공공 행정 및 국방과 같은 다양한 산업이 AI 기술에 참여하도록 장려하기 위한 정부 및 법적 요구 사항에 의해 시작된 프로그램은 AI 생태계의 일부로 LLM에 대한 수요를 창출합니다. 이 시장은 2023년에 XX억 달러로 평가되었으며, 2024년부터 2032년까지 예측 기간 동안 연평균 성장률 33.8%로 성장하여 2032년에는 660억 4천만 달러에 이를 것입니다.

보고서의 주요 제공 사항

수익별 시장 규모, 동향 및 예측 | 2024~2032F.

시장 역학 – 주요 동향, 성장 동인, 제약 요인 및 투자 기회

시장 세분화 – 모델 크기, 응용 분야, 양상 및 산업 버티컬별 상세 분석

경쟁 환경 – 주요 주요 공급 업체 및 기타 주요 공급 업체

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