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

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 제작, 고객 지원, 언어 번역과 같은 여러 NLP 활동에 적용됩니다. 이 시장은 의료, 은행 및 금융, 전자 상거래 부문과 같은 다양한 분야에서 AI에 대한 관심이 높아짐에 따라 빠른 속도로 성장하고 있습니다.

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

대규모 언어 모델 활용 사례.

대규모 언어 모델은 다음과 같은 여러 용도로 사용할 수 있습니다.

• 감성 분석: 자연어 처리 사용의 예로서, 대규모 언어 모델은 조직이 텍스트 콘텐츠의 어조를 측정할 수 있도록 합니다.
• 텍스트 생성: 생성적 AI는 미디어 및 커뮤니케이션에 있으며, 그 기반 기술은 대규모 언어 모델입니다. 저는 ChatGPT와 같이 입력을 기반으로 텍스트를 생성할 수 있는 발견을 요구합니다. 그들은 그렇게 하라는 지시를 받으면 텍스트의 예를 쓸 수 있습니다. 예를 들어: 내가 에밀리 디킨슨인 척하고 야자수에 대한 이야기를 해주세요.
• 코드 생성: 코드 생성은 텍스트 생성과 같은 생성적 AI의 또 다른 응용 프로그램입니다. LLM은 패턴을 알고 있으며, 그렇기 때문에 코드를 생성할 수 있습니다.
• 챗봇 및 대화형 AI: 고객 서비스 챗봇 또는 대화형 AI는 대규모 언어 모델을 사용하여 고객의 질문에 답변하고, 고객의 질문 또는 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.

• 광범위한 응용 프로그램: 언어 번역, 빈칸 채우기, 텍스트 요약(요약), 질문 응답, 수학 문제 해결 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.
• 끊임없이 개선: 대규모 언어 모델 성능은 데이터와 매개변수의 양에 비례하여 기능이 증가하기 때문에 지속적으로 향상되고 있습니다. 다시 말해서, 개선은 사물이 더 많이 배우면 더 나아지는 무한한 진보에 속한다고 말할 수 있습니다. 또한, 대규모 언어 모델은 컨텍스트 내 학습이라고 하는 기능을 가지고 있습니다. LLM이 사전 훈련된 후, 소량의 프롬프트 학습을 통해 모델은 다른 조정 가능한 매개변수의 도움 없이 프롬프트에서 정보를 얻을 수 있습니다. 항상 이런 식으로 학습하고 있습니다.
• 빠르게 학습합니다: 이는 모델링에서 대규모 언어 모델이 특히 컨텍스트 내 학습을 보여줄 때 빠르게 학습하기 때문입니다. 결국 학습을 위해 미세한 가중치, 리소스 및 매개변수를 요구하지 않습니다. 그리고 좋은 점은 빠른 속도로 작동하도록 만들기 위해 많은 예가 필요하지 않다는 것입니다.

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

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

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

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

결론

대규모 언어 모델링은 더 나은 용량과 유용성을 제공하는 기존 언어 모델링과 비교하여 NLP의 또 다른 중요한 발전입니다. 이러한 모델은 속도, 낮은 구현 비용, 쉬운 설명 가능성, 대상 및 제약된 작업을 수행하기 위한 응용 프로그램에 유용합니다. 이미 NLP의 미래에는 독립 모델의 두 모델 유형이 모두 필요하여 다양한 수준의 정보를 분류하고 두 번째 스택을 특징 추출기로 사용하여 상위 모델에 대해 더 간결하고 향상된 기능 세트를 제공하는 것을 보았습니다. UnivDatos 분석에 따르면 AWS, Google Cloud 및 Microsoft Azure AI 모델과 같은 클라우드 서비스 제공업체의 AI 서비스를 쉽게 사용할 수 있기 때문에 LLM과 같은 AI 모델을 쉽게 배포하고 훈련할 수 있으며 규모에 관계없이 기업에서 사용할 수 있습니다. 또한 스마트 시티, 공공 행정 및 국방과 같이 다양한 산업이 AI 기술에 참여하도록 장려하기 위해 정부와 법적 요구 사항에 의해 시작된 프로그램은 AI 생태계의 일부로 LLM에 대한 수요를 창출합니다. 이 시장은 2023년에 미화 XX억 달러로 평가되었으며, 2024년부터 2032년까지 예측 기간 동안 연평균 33.8% 성장하여 2032년에는 미화 660억 4천만 달러에 이를 것입니다.

보고서의 주요 제공 사항

수익별 시장 규모, 추세 및 예측 | 2024-2032F.

시장 역학 – 주요 동향, 성장 동인, 제약 및 투자 기회

시장 세분화 – 모델 크기, 응용 프로그램, 양식 및 산업별 상세 분석

경쟁 환경 – 주요 주요 공급업체 및 기타 주요 공급업체