全球大型語言模型市場預計將飆升 33.8%，到 2032 年將達到 660.4 億美元，UnivDatos 預測

根據 UnivDatos 的一份新報告，大型語言模型市場預計到 2032 年將達到約 660.4 億美元，複合年增長率為 33.8%。大型語言模型 LLM 市場是一個全球產業，涉及開發、部署或使用大型語言模型來處理和生成自然語言文本。目前，GPT 和 BERT 等預先訓練的 LLM 已應用於多項 NLP 活動，例如內容創建、客戶支持和語言翻譯。由於 AI 在醫療保健、銀行與金融以及電子商務領域等眾多領域中日益受到關注，該市場正以快速的速度增長。

存取範例報告（包括圖表和數據）：https://univdatos.com/reports/large-language-model-market?popup=report-enquiry

大型語言模型的使用案例。

大型語言模型可用於多種用途：

• 情感分析：作為自然語言處理的範例，大型語言模型使組織能夠衡量文本內容的語氣。
• 文本生成：生成式 AI 正在媒體和通訊領域發展，其底層技術是大型語言模型。我呼籲發現像 ChatGPT 這樣的工具，它可以根據輸入生成文本。他們可以在被告知時編寫文本範例。例如：假裝我是艾蜜莉·狄金生，告訴我一個關於棕櫚樹的故事。
• 程式碼生成：程式碼生成是生成式 AI 的另一個應用，就像文本生成一樣。 LLM 知道模式，這就是它們可以產生程式碼的原因。
• 聊天機器人和對話式 AI：客戶服務聊天機器人或對話式 AI 使用大型語言模型來回答客戶的問題、理解客戶的問題或回應的含義並做出回應。

大型語言模型的優點

大型語言模型用途廣泛，特別有助於解決任務，因為它們以簡單的語言提供資訊，用戶可以輕鬆掌握。

• 大量的應用：它可用於語言翻譯、填空、文本摘要（總結）、問題回答、解決數學問題等等。
• 不斷改進：大型語言模型性能一直在提高，因為能力與數據量和參數成正比。換句話說，可以說改進屬於永無止境的進步，學習得越多，效果就越好。此外，大型語言模型還具有所謂的上下文學習的特性。在 LLM 經過預訓練後，少量提示使模型能夠從提示中獲取信息，而無需任何其他可調整的參數。它總是這樣學習。
• 它們學習速度很快：這是因為在建模中，大型語言模型學習速度很快，尤其是在展示上下文學習方面。畢竟，它們不需要微小的權重、資源和參數來進行學習。而且它的一個好處是不需要大量的範例就可以快速運作。

近期發展/宣傳計畫：– 幾個主要參與者和政府正在迅速採用戰略聯盟，例如合作夥伴關係或宣傳計畫：–

2023 年 12 月，總部位於美國的科技公司 Google LLC 推出了一款前所未有的大型語言模型 (LLM)，名為 VideoPoet，它具有多模態功能，能夠生成影片。這種開創性的模型引入了 LLM 以前未見過的影片生成功能。 Google 的科學家聲稱 VideoPoet 是一個強大的 LLM，旨在處理文本、圖像、影片和音訊的各種多模態輸入，以產生影片。

2023 年 12 月，Microsoft Corporation 推出 InsightPilot，這是一種由大型語言模型 (LLM) 驅動的自動化資料探索系統。這種創新系統專為簡化資料探索過程而設計。 InsightPilot 包含一組精心設計的分析操作，旨在簡化資料探索。當出現自然語言問題時，InsightPilot 會與 LLM 整合以執行一系列分析操作，從而促進資料探索並產生有價值的見解。

在此處探索關於報告的全面研究：-https://univdatos.com/reports/large-language-model-market

結論

與傳統語言建模相比，大型語言建模是 NLP 的另一個重要進步，它提供了更好的容量和可用性。儘管如此，這些模型仍然因其速度、低實施成本、易於解釋以及執行有針對性和受約束的任務的應用而有用。已經看到，NLP 的未來將需要獨立模型的兩種模型類型來協助對不同層級的資訊進行分類，並使用第二個堆疊作為特徵提取器，為更高等級的模型提供更簡潔、更增強的特徵集。 根據 UnivDatos 分析，由於雲端服務提供者（例如 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure）提供的 AI 服務易於取得，因此 LLM 等 AI 模型可以輕鬆部署和訓練，並提供給獨立於其規模的企業使用。此外，政府啟動的計畫和鼓勵不同產業參與 AI 技術（例如智慧城市、公共管理和國防）的法律要求創造了對 LLM 作為 AI 生態系統一部分的需求。 2023 年市場價值為 XX 億美元，在 2024 年至 2032 年的預測期內以 33.8% 的複合年增長率增長，到 2032 年將達到 660.4 億美元。

報告的主要內容

按收入劃分的市場規模、趨勢和預測 | 2024−2032F。

市場動態 – 主要趨勢、成長驅動因素、限制和投資機會

市場區隔 – 按模型規模、應用、模態和產業垂直領域的詳細分析

競爭格局 – 主要頂級供應商和其他知名供應商