UnivDatos预计，全球大型语言模型市场将飙升33.8%，到2032年达到660.4亿美元。

根据 UnivDatos 的一份新报告，大型语言模型市场预计到 2032 年将达到约 660.4 亿美元，复合年增长率为 33.8%。大型语言模型 LLM 市场是正在开发、部署或用于处理和生成自然语言文本的全球大型语言模型行业。目前，像 GPT 和 BERT 这样的预训练 LLM 被应用于多项 NLP 活动，例如内容创建、客户支持和语言翻译。由于人工智能在医疗保健、银行与金融以及电子商业领域等众多领域日益增长的好奇心，该市场正以快速的速度增长。

访问报告样本（包括图表和数据）：https://univdatos.com/reports/large-language-model-market?popup=report-enquiry

大型语言模型用例。

大型语言模型可用于多种目的：

• 情感分析： 作为自然语言处理的一个例子，大型语言模型允许组织衡量文本内容的基调。
• 文本生成： 生成式人工智能正在媒体和传播领域发展，其底层技术是大型语言模型，我呼吁进行探索，例如 ChatGPT，它可以根据输入生成文本。当被告知这样做时，他们可以编写文本示例。例如：假装我是艾米莉·狄金森，给我讲一个关于棕榈树的故事。
• 代码生成： 代码生成是生成式人工智能的另一种应用，类似于文本生成。 LLM 了解模式，这就是它们能够生成代码的原因。
• 聊天机器人和对话式人工智能： 客户服务聊天机器人或对话式人工智能使用大型语言模型来回答客户的问题，理解客户问题或回复的含义，并做出回应。

大型语言模型的优势

大型语言模型用途广泛，尤其有助于解决任务，因为它们以通俗易懂的语言提供信息，用户可以轻松掌握。

• 大量应用： 它可以用于语言翻译、填空、文本摘要（总结）、问题解答、解决数学问题等等。
• 不断改进： 大型语言模型的性能一直在提高，因为其能力与数据量和参数成正比。换句话说，我们可以说改进属于永无止境的进步，学习越多，效果就越好。此外，大型语言模型还具有所谓的上下文学习功能。在 LLM 经过预训练后，少量样本提示使模型能够从提示中获取信息，而无需任何其他可调整的参数。它始终以这种方式学习。
• 它们学习速度快： 这是因为在建模中，大型语言模型学习速度快，尤其是在展示上下文学习方面。毕竟，它们不需要细微的权重、资源和参数来进行学习。而且，它的一大优点是不需要大量的示例就可以使其快速工作。

近期发展/宣传计划：– 几家主要参与者和政府正在迅速采取战略联盟，例如合作伙伴关系或宣传计划：–

2023 年 12 月，总部位于美国的科技公司 Google LLC 推出了一款前所未有的大型语言模型 (LLM) VideoPoet，该模型是多模态的，能够生成视频。这种突破性模型引入了 LLM 中以前从未见过的视频生成功能。谷歌的科学家断言，VideoPoet 是一款强大的 LLM，旨在处理文本、图像、视频和音频的各种多模态输入，以生成视频。

2023 年 12 月，微软公司推出了 InsightPilot，这是一种由大型语言模型 (LLM) 驱动的自动化数据探索系统。这种创新系统专门用于简化数据探索过程。 InsightPilot 包含一组经过精心设计的分析操作，旨在简化数据探索。当出现自然语言问题时，InsightPilot 与 LLM 集成以执行一系列分析操作，从而促进数据探索和生成有价值的见解。

在此处探索有关报告的全面研究：-https://univdatos.com/reports/large-language-model-market

结论

与传统的语言建模相比，大型语言建模是 NLP 的另一项重要进展，它提供了更好的容量和可用性。尽管如此，这些模型仍然因其速度、低实施成本、易于解释以及执行有针对性和受约束的任务的应用而有用。已经看到，NLP 的未来将需要这两种类型的独立模型来帮助对不同级别的信息进行分类，并使用第二个堆栈作为特征提取器，从而为更高级别的模型提供更简洁和增强的特征集。根据 UnivDatos 分析，由于可以轻松地从云服务提供商（即 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure）获得 AI 服务，因此可以轻松部署和训练 LLM 等 AI 模型，并为独立于规模的企业提供服务。此外，政府发起的计划和鼓励不同行业参与人工智能技术（如智慧城市、公共管理和国防）的法律要求创造了对 LLM 作为人工智能生态系统一部分的需求。 2023 年的市场价值为 XX 亿美元，在 2024 年至 2032 年的预测期内以 33.8% 的复合年增长率增长，到 2032 年将达到 660.4 亿美元。

报告的主要内容

按收入划分的市场规模、趋势和预测 | 2024 年至 2032 年预测。

市场动态 – 主要趋势、增长动力、制约因素和投资机会

市场细分 – 按模型大小、应用、模式和行业垂直领域的详细分析

竞争格局 – 主要供应商和其他主要供应商