Światowy rynek dużych modeli językowych odnotuje wzrost o 33,8%, osiągając 66,04 mld USD do 2032 roku, prognozuje UnivDatos

Według nowego raportu firmy UnivDatos, rynek dużych modeli językowych ma osiągnąć wartość około 66,04 mld USD w 2032 r., rosnąc w tempie CAGR wynoszącym 33,8%. Rynek dużych modeli językowych LLM to globalny przemysł dużych modeli językowych, które są opracowywane, wdrażane lub wykorzystywane do przetwarzania i generowania tekstu w języku naturalnym. Obecnie wstępnie wytrenowane LLM, takie jak GPT i BERT, są wykorzystywane w wielu działaniach NLP, na przykład w tworzeniu treści, obsłudze klienta i tłumaczeniu języków. Rynek rozwija się w szybkim tempie ze względu na rosnące zainteresowanie sztuczną inteligencją w wielu dziedzinach, takich jak – opieka zdrowotna, bankowość i finanse oraz sektor e-commerce.

Uzyskaj dostęp do przykładowego raportu (zawierającego wykresy, diagramy i rysunki): https://univdatos.com/reports/large-language-model-market?popup=report-enquiry

Przypadki użycia dużych modeli językowych.

Duże modele językowe mogą być wykorzystywane do różnych celów:

• Analiza sentymentu: Jako przykłady wykorzystania przetwarzania języka naturalnego, duże modele językowe pozwalają organizacjom mierzyć ton treści tekstowych.
• Generowanie tekstu: Generatywna sztuczna inteligencja jest obecna w mediach i komunikacji, a podstawową technologią są duże modele językowe. Wzywam do odkrywania, jak ChatGPT, które potrafi generować tekst na podstawie danych wejściowych. Mogą napisać przykład tekstu, gdy zostaną o to poproszone. Na przykład: Udawaj, że jestem Emily Dickinson. Opowiedz mi historię tylko o palmach.
• Generowanie kodu: Generowanie kodu to kolejna z aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji, takich jak generowanie tekstu. LLM znają wzorce i dlatego mogą tworzyć kod.
• Chatboty i konwersacyjna sztuczna inteligencja: Chatboty obsługi klienta lub konwersacyjna sztuczna inteligencja wykorzystują duże modele językowe do odpowiadania na pytania klientów, rozumienia znaczenia pytań lub odpowiedzi klientów i reagowania.

Zalety większego modelu językowego

Będąc wszechstronnymi, duże modele językowe są szczególnie pomocne w rozwiązywaniu zadań, ponieważ dostarczają informacji w prostym języku, który może być łatwo zrozumiany przez użytkownika.

• Duży zestaw aplikacji: Może być wykorzystywany do tłumaczenia języków, uzupełniania luk, streszczania tekstu (summarization), odpowiadania na pytania, rozwiązywania problemów matematycznych i wielu innych.
• Stale się doskonalą: Wydajność dużych modeli językowych stale się poprawia, ponieważ możliwości rosną proporcjonalnie do ilości danych i parametrów. Innymi słowy, można powiedzieć, że ulepszenie należy do niekończącego się postępu, gdzie im więcej się uczy, tym lepsze się staje. Ponadto duże modele językowe mają cechę zwaną uczeniem się w kontekście. Po wstępnym wytrenowaniu LLM, few-shot prompting pozwala modelowi pobierać informacje z podpowiedzi bez pomocy żadnych innych regulowanych parametrów. W ten sposób stale się uczy.
• Uczą się szybko: Dzieje się tak dlatego, że w modelowaniu duże modele językowe uczą się szybko, zwłaszcza w pokazywaniu uczenia się w kontekście. W końcu nie wymagają one drobnych wag, zasobów i parametrów do uczenia się. A jedną z zalet jest to, że nie potrzeba wielu przykładów, aby działały w szybkim tempie.

Najnowsze wydarzenia/programy podnoszące świadomość: – Kilku kluczowych graczy i rządów szybko przyjmuje strategiczne sojusze, takie jak partnerstwa lub programy podnoszące świadomość: –

W grudniu 2023 r. firma Google LLC, firma technologiczna z siedzibą w USA, zaprezentowała bezprecedensowy duży model językowy (LLM) o nazwie VideoPoet, który jest multimodalny i zdolny do generowania filmów. Ten przełomowy model wprowadza funkcje generowania wideo, których wcześniej nie widziano w LLM. Naukowcy Google twierdzą, że VideoPoet to solidny LLM, zaprojektowany do przetwarzania różnych multimodalnych danych wejściowych tekstu, obrazów, wideo i audio w celu tworzenia filmów.

W grudniu 2023 r. Microsoft Corporation uruchomił InsightPilot, zautomatyzowany system eksploracji danych oparty na dużym modelu językowym (LLM). Ten innowacyjny system został specjalnie zaprojektowany, aby uprościć proces eksploracji danych. InsightPilot zawiera zestaw starannie zaprojektowanych działań analitycznych, których celem jest uproszczenie eksploracji danych. Po przedstawieniu pytania w języku naturalnym, InsightPilot integruje się z LLM, aby wykonać sekwencję działań analitycznych, ułatwiając eksplorację danych i generowanie cennych spostrzeżeń.

Zapoznaj się z kompleksowym badaniem na temat raportu tutaj:- https://univdatos.com/reports/large-language-model-market

Wniosek

Duże modelowanie językowe to kolejny ważny postęp w NLP w porównaniu z tradycyjnym modelowaniem językowym, które zapewnia lepszą wydajność i użyteczność. Chociaż modele te nadal są przydatne ze względu na ich szybkość, niskie koszty wdrożenia, łatwą wytłumaczalność i możliwość zastosowania do wykonywania ukierunkowanych i ograniczonych zadań. Już widać, że przyszłość NLP będzie wymagać obu typów modeli niezależnego modelu, aby pomagać w klasyfikowaniu różnych poziomów informacji, a użycie drugiego stosu jako ekstraktorów cech daje bardziej zwięzły i ulepszony zestaw cech dla modelu wyższego poziomu. Zgodnie z analizą UnivDatos, ze względu na łatwą dostępność usług AI od dostawców usług w chmurze, mianowicie AWS, Google Cloud i Microsoft Azure, modele AI, takie jak LLM, można łatwo wdrażać i szkolić oraz udostępniać firmom niezależnie od ich wielkości. Ponadto programy uruchamiane przez rządy i wymogi prawne mające na celu zachęcanie różnych branż do angażowania się w technologie AI, takie jak inteligentne miasta, administracja publiczna i obrona, tworzą zapotrzebowanie na LLM jako część ekosystemów AI. Wartość rynku wyniosła XX miliardów USD w 2023 r., rosnąc w tempie CAGR wynoszącym 33,8% w okresie prognozy od 2024 do 2032 r., aby osiągnąć 66,04 miliardów USD do 2032 r.

Kluczowe elementy oferty raportu

Wielkość rynku, trendy i prognozy przychodów | 2024−2032F.

Dynamika rynku – wiodące trendy, czynniki wzrostu, ograniczenia i możliwości inwestycyjne

Segmentacja rynku – szczegółowa analiza według wielkości modelu, zastosowania, modalności i pionu branżowego

Otoczenie konkurencyjne – najwięksi kluczowi dostawcy i inni czołowi dostawcy