Modèle de grande langue (LLM) Taille du marché, part, croissance et analyse de l'industrie, par type (inférieur à 100 milliards de paramètres et plus de 100 milliards de paramètres), par application (chatbots et assistants virtuels, génération de contenu, traduction linguistique, développement de code, analyse des sentiments, diagnostic médical et traitement et éducation), ainsi que les idées régionales et les prévisions à 2035

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Présentation du marché du modèle de grande langue (LLM)

La taille du marché mondial de la grande langue (LLM) devrait être témoin de croissance constante, à partir de 5,14 milliards USD en 2025, atteignant 9,24 milliards USD en 2026 et grimpant à 1814,99 milliards USD d'ici 2035, à un TCAC stable de 79,8%.

L'industrie du modèle linguistique a connu une expansion remarquable en raison de l'utilisation généralisée de l'apprentissage artificiel et machine. Des modèles de grands langues tels que GPT-4 sont des systèmes d'intelligence artificielle qui ont été éduqués avec une quantité massive de données de texte afin d'apprendre à comprendre et à produire des discours comme des êtres humains. Ces modèles ont également trouvé une plus grande utilisation dans des industries telles que les technologies de l'information pour des activités telles que le traitement du langage naturel, la révolution des boîtes de chat et la création de contenu, entre autres fins. Les industries progressent, dont beaucoup bénéficient d'un énorme financement, car les sociétés augmentent les efforts pour trouver plus de cas d'utilisation et affiner les existants pour une concentration renouvelée sur des modèles plus précis, évolutifs et efficaces, respectivement.

Conclusions clés

Impact Covid-19

L'industrie du modèle de grande langue (LLM) a eu un effet positif en raison de l'augmentation de la demande numériquePendant la pandémie covide-19

La pandémie mondiale Covid-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché subissant une demande supérieure à celle-ci dans toutes les régions par rapport aux niveaux pré-pandemiques. La croissance soudaine du marché reflétée par l'augmentation du TCAC est attribuable à la croissance et à la demande du marché au niveau des niveaux pré-pandemiques.

Le besoin de solutions de modèles à grande langue (LLM) est en augmentation depuis le début des pandémies Covid-19, car de nombreuses entreprises et organisations se sont tournées vers des solutions de numérisation. Étant donné que la plupart des tâches devaient maintenant être effectuées en ligne et à distance, les chatbots, les assistants virtuels et les systèmes de génération de contenu sont devenus plus adoptés, et les clients voulaient plus que jamais de l'IA. En conséquence, plus d'argent a été investi dans les LLM pour l'amélioration du service client, l'automatisation des processus et l'amélioration de l'expérience utilisateur, provoquant ainsi une croissance impressionnante du marché grâce à la pandémie.

Dernières tendances

La croissance du marché est tirée par des améliorations et des éthiques spécifiques à l'industrie

L'une des tendances récentes du marché du modèle grand langage (LLM) est la surveillance de l'amélioration des modèles à l'industrie particulière qu'ils servent, par exemple, les soins de santé, la finance ou le légal. Cette tendance est axée sur la raison pour laquelle les LLM devraient être calibrées car ces champs sont spécialisés et il y a beaucoup d'informations qui leur sont associées, ce qui rend ces modèles économiques utiles. Une autre tendance importante est l'émergence de LLM plus petits, qui consomment moins d'énergie, en examinant la vitesse du déploiement. Avec les tendances croissantes de l'éthique de l'IA, les pratiques responsables de l'IA ont également un impact sur le marché.

• Selon l'Institut national américain des normes et de la technologie (NIST), les modèles de grandes langues, tels que ceux utilisés dans les chatbots, sont de plus en plus adoptés pour l'automatisation du service client. D'ici 2022, plus de 40% des opérations de support client dans des industries comme la vente au détail et les télécommunications ont été alimentées par les LLM, offrant une efficacité améliorée et un service 24/7. Ce changement devrait se poursuivre, 75% des entreprises intégrant les LLM dans leurs opérations de service client d'ici 2025.

• Comme l'a noté la Commission européenne, les LLM progressent rapidement en termes de soutien multilingue. En 2023, 20% de toutes les applications LLM étaient capables de traiter plus de 50 langues, améliorant l'accessibilité globale. Par exemple, le modèle Palm de Google prend en charge plus de 100 langues et est devenu un outil essentiel pour combler les lacunes de communication pour les entreprises, les chercheurs et les gouvernements internationaux. Cette tendance devrait se développer à mesure que davantage de modèles sont développés pour gérer encore plus de langues.

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Segmentation du marché du modèle de grande langue (LLM)

Par type

Sur la base du type, le marché mondial peut être classé en moins de 100 milliards de paramètres et plus de 100 milliards de paramètres

• En dessous de 100 milliards de paramètres: les modèles tombant en dessous de la gamme de cent millions de paramètres sont considérés comme plus petits, plus rapides et plus respectueux des ressources et sont donc utilisés dans ou pour des applications qui ne nécessitent pas beaucoup de puissance de traitement. Ces modèles sont courants, mais sans s'y limiter, les téléphones mobiles, les chatbots et d'autres applications sensibles au temps pour améliorer le temps de retournement. La consommation d'énergie économique et moins les dépenses pour la mise en place du système rendent ces modèles bons pour l'intégration globale.

• Au-dessus de 100 milliards de paramètres: l'architecture LLMS au-dessus des cent milliards de paramètres est plus sophistiquée et plus facile et plus rapide dans la gestion de toute tâche de langue. Il est donc utilisé dans des secteurs tels que les soins de santé, le droit et les services financiers où la compréhension du langage est très profonde et précise. Cependant, ces modèles nécessitent des ressources informatiques importantes et sont généralement déployées dans des solutions d'entreprise à grande échelle.

Par demande

Sur la base de l'application, le marché mondial peut être classé en chatbots et assistants virtuels, génération de contenu, traduction linguistique, développement de code, analyse des sentiments, diagnostic médical et traitement et éducation

• Chatbots et assistants virtuels: Cognitive Computing a trouvé son chemin dans des applications telles que les chatbots et les assistants virtuels. Ces systèmes exploitent les LLM dans la fourniture d'interactions humaines pour le service client, l'assistance et les robots. L'interaction est rapide et repose sur des connaissances suffisantes sur le contexte de la situation pour améliorer l'expérience de l'utilisateur. Ils se trouvent dans les pépinières de communication à grande échelle et efficaces, des soins de santé aux entreprises de commerce électronique.

• Génération de contenu: plus de LLM sont appliqués dans le processus de génération de contenu, qui comprend la création d'articles, de copies marketing et de publications sur les réseaux sociaux, entre autres. Les grands ensembles de données leur permettent de créer un contenu pertinent plus rapidement que celui qui le ferait manuellement. Cette application particulière se trouve couramment dans les médias ainsi que dans les industries de la publicité et du marketing numérique.

• Traduction du langage: les LLM ont également révolutionné la traduction en améliorant la précision de la traduction dans différentes langues en ce qui concerne le contexte et la signification de plusieurs autres langues. Il facilite la communication quotidienne entre les personnes dans différents endroits avec l'utilisation d'installations de traduction instantanée pour les entreprises et les particuliers. Au cours de l'opération, les LLM s'adaptent à la langue et s'améliorent donc encore plus sur la réduction des erreurs dans les traductions effectuées ainsi que le processus de localisation d'une langue pour cibler le public.

• Développement de code: LLMS prend en charge les codeurs et les développeurs d'une manière automatisée qui élimine les tâches d'enregistrement de code et leur permet de proposer des codes. Hors de la boîte, ils comprennent les compositions des langages de programmation et offrent une assistance pertinente pour fixer les processus de développement. Cette application aide principalement à la mise à mort de gaspillage en raison des erreurs lors du codage et de l'amélioration de l'efficacité lorsque vous travaillez avec le code.

• Analyse des sentiments: Le texte utilisant des LLMS est analysé afin de détecter le sentiment au cœur même du texte, qu'il soit positif, négatif, neutre ou toute variance au niveau intermédiaire. Cela est essentiel pour que les entreprises soient sur la bonne voie avec leurs réactions clients, leurs idées sociologiques et leurs motifs commerciaux. Il aide les entreprises à soutenir leurs stratégies avec l'opinion publique grâce à l'analyse des sentiments.

• Diagnostic et traitement médical: soutient les LLM avec une revue de la littérature ou une recherche sur les dossiers des patients pour aider les médecins à faciliter le diagnostic et la thérapie. Il fournit une interprétation des symptômes et des conseils de traitement alternatifs, améliorant ainsi la qualité de la prise de décision. Cette application est en augmentation dans le domaine des soins de santé.

• Éducation: Dans l'éducation, les LLM aident à personnaliser les pratiques pédagogiques, à améliorer l'apprentissage du contenu, à accélérer les pratiques d'évaluation et à offrir des commentaires via des systèmes de tutorat. Ils permettent aux apprenants de rechercher des informations de manière beaucoup plus conviviale et d'aider les instructeurs à développer des systèmes qui apprennent. Cette application de la technologie est très puissante pour améliorer l'apprentissage en ligne et l'apprentissage à distance.

Dynamique du marché

La dynamique du marché comprend des facteurs de conduite et de retenue, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.

Facteurs moteurs

La croissance du marché est alimentée par l'automatisation et la transformation numérique

Pour améliorer les opérations commerciales, les entreprises recherchent l'automatisation, entraînant une augmentation de l'adoption d'outils d'automatisation, y compris les LLM. Ces systèmes permettent de gérer les requêtes des clients, de proposer de nouveaux contenus et même d'analyser les données. Il existe donc une tendance de transformation numérique qui est assez cruciale pour le marché.

• Selon le Département américain de l'Énergie (DOE), la disponibilité de vastes ensembles de données de haute qualité est un moteur majeur du marché LLM. Avec des ensembles de données à grande échelle comme Common Crawl et OpenWETText, les LLM sont devenus plus précis et capables. En 2022, plus de 80% des LLM se sont appuyés sur des ensembles de données contenant plus de 1 billion de jetons, ce qui a des performances de modèle considérablement améliorées, permettant des applications plus sophistiquées dans la compréhension et la génération du langage naturel.

• Tel que rapporté par la National Science Foundation (NSF), le montant du financement de la recherche sur l'intelligence artificielle n'a cessé de croître. En 2022, les investissements mondiaux de recherche sur l'IA ont atteint 20 milliards de dollars, avec une partie importante de ce financement dirigé vers le développement de LLMS. Ce soutien financier permet la création de modèles plus puissants et efficaces, accélérant leur intégration dans des secteurs tels que les soins de santé, la finance et l'éducation.

La croissance du marché s'accélère en raison de la réduction des coûts de stockage du cloud

La réduction du coût du stockage du cloud et l'amélioration de la technologie ont réduit les obstacles à l'adoption de modèles de gros langues. Ces améliorations permettent un accès plus facile aux LLM qui seraient généralement difficiles si une organisation comptait sur ses propres ressources. De plus, la disponibilité plus rapide des installations informatiques hautes performances a provoqué une pénétration rapide du marché de cette technologie dans différents secteurs.

Facteur d'interdiction

La croissance du marché est entravée par des coûts de mise en œuvre élevés

La formation et la mise en œuvre de grands modèles ont un inconvénient majeur en raison du facteur de coût car ils sont à forte intensité de puissance et impliquent beaucoup d'énergie. Cela a un impact sur les petites entreprises et apporte également des problèmes de durabilité sur la table. Par conséquent, ces LLM sont coûteuses non seulement en termes de coût mais aussi en termes d'énergie, ce qui est un obstacle majeur à leur utilisation à grande échelle.

• Selon l'International Energy Agency (AIE), la formation et la gestion de modèles de gros langues nécessitent des ressources informatiques substantielles, qui posent un défi pour une adoption généralisée. Par exemple, la formation d'un modèle comme GPT-3 peut coûter des millions de dollars en termes d'électricité et d'infrastructure informatique. En 2023, on estime que la consommation d'énergie de la formation d'un LLM à grande échelle peut atteindre jusqu'à 10 MW par cycle de formation, ce qui le rend coûteux pour les petites organisations.

• Selon l'Agence de l'Union européenne pour la cybersécurité (EISA), les problèmes de confidentialité des données sont un obstacle important à l'adoption de LLMS. En 2022, 30% des applications LLM se sont révélées vulnérables aux violations de données ou à l'utilisation abusive due aux informations sensibles contenues dans les ensembles de données de formation. Avec des réglementations telles que le RGPD en place, les entreprises subissent une pression croissante pour garantir que les LLM respectent la confidentialité des utilisateurs et se conforment aux lois sur la protection des données, ralentissant l'adoption.

La croissance du marché est tirée par la demande du secteur de niche

Opportunité

L'expansion des modèles de grandes langues (LLM) à des secteurs de niche comme les services de santé, les finances et les services juridiques offre une opportunité de marché lucrative. La résolution des préoccupations pertinentes de l'industrie peut rendre les LLM plus précises et efficaces grâce à leur personnalisation à des applications spécifiques. Cela crée une demande de solutions alimentées par l'IA sur de nouveaux marchés, en particulier avec la nouvelle vague de vouloir travailler intelligente et non difficile. Le marché LLM existant est prêt pour encore plus de croissance avec le besoin croissant d'IA fonctionnel dans différentes industries.

• Selon les États-Unis National Institutes of Health (NIH), le secteur de la santé adopte de plus en plus les LLM pour des tâches telles que la transcription médicale, le diagnostic et les plans de traitement personnalisés. D'ici 2023, les solutions basées sur LLM étaient responsables de 10% des publications de recherche médicale aux États-Unis, la capacité des LLM à traiter et à analyser de grands volumes de données médicales non structurées devrait ouvrir de nouvelles opportunités dans les soins de santé et la télémédecine personnalisés.

• Selon l'Organisation mondiale de la propriété intellectuelle (WIPO), les LLM gagnent du terrain dans la création de contenu dans des industries comme les médias, le divertissement et le marketing. En 2022, plus de 25% du contenu numérique généré dans les campagnes de marketing a utilisé des outils axés sur l'IA, y compris les LLM, pour créer du contenu personnalisé. Cette tendance devrait se développer à mesure que les LLM deviennent plus aptes à comprendre les préférences des consommateurs et à générer un contenu pertinent à grande échelle.

Les défis de la protection des données limitent la croissance du marché

Défi

L'un des principaux défis limitant la croissance du marché du modèle de langue importante (LLM) est la protection des données. Ces modèles doivent être formés sur de grandes quantités de données; Cependant, il existe des risques lorsque les données, en particulier les informations sensibles et personnelles, sont traitées pour la formation de modèles d'apprentissage en profondeur, en particulier dans les secteurs de la santé et des finances. De plus, le potentiel de modèles mal conçus, qui peuvent introduire des préjugés et d'autres dilemmes éthiques dans l'IA utilisant son LLM, limite son déploiement. Il est essentiel d'apaiser ces préoccupations pour la technologie LLM pour gagner du terrain sur le marché et être adoptée par de nombreux utilisateurs.

• Selon la U.S. Equal Employment Opportunity Commission (EEOC), il existe des préoccupations en cours concernant les biais dans les LLM. En 2022, il a été signalé que 15% des LLM présentaient des biais importants basés sur le sexe, la race ou l'ethnicité, ce qui peut affecter les processus décisionnels dans des domaines tels que l'embauche et les prêts. S'attaquer à ces biais est un défi pour l'industrie, car les développeurs s'efforcent de créer des systèmes d'IA plus équitables et équitables.

• Comme le souligne l'UNESCO (organisation éducative, scientifique et culturelle des Nations Unies), les implications éthiques du contenu généré par l'IA sont un défi important. En 2023, 10% du contenu généré par l'IA a été signalé pour des préoccupations éthiques, telles que la désinformation ou les fesses profondes. L'absence de directives claires sur la façon de gérer le contenu généré par l'IA a conduit à des préoccupations publiques et réglementaires, ce qui pourrait entraver le déploiement de LLM dans des applications sensibles comme les médias d'information et les communications politiques.

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Modèle de grande langue (LLM) Marché des informations régionales

• Amérique du Nord 

La croissance du marché de l'Amérique du Nord est tirée par la technologie avancée

La région d'Amérique du Nord prend les devants sur le marché des modèles de grande langue (LLM) en raison de sa base technologique très développée et sophistiquée, du financement stratégique de l'intelligence artificielle et de la présence d'un grand nombre de sociétés technologiques avancées. Le marché américain du modèle de grande langue (LLM) est vital pour cette région, de nouvelles sociétés telles que OpenAI et Google travaillant sur les percées. Cette région a accès à une grande population talentueuse et à un niveau élevé d'investissement dans le développement des technologies de l'IA, ce qui ne fait que renforcer sa position dominante. En outre, la croissance de l'économie de l'Amérique du Nord est propulsée par l'adoption croissante des solutions d'IA dans diverses industries.

• Europe

La croissance du marché européen est tirée par la R&D et les partenariats

L'Europe détient une part de marché importante du modèle de langue grande (LLM) en raison de la R&D en intelligence artificielle et en particulier des partenariats à venir entre l'industrie et le monde universitaire. Les États membres de la région développent actuellement une législation liée à l'utilisation de LLM qui favorise l'utilisation responsable de ces technologies. Les entreprises européennes ont commencé à utiliser de telles applications pour le développement des LLM régionales en ce qui concerne les langues régionales et les industries particulières, augmentant ainsi l'applicabilité des LLM sur différents marchés. De plus, les programmes de financement du projet d'IA fournis par l'UE améliorent l'innovation et la croissance dans le domaine.

• Asie

La croissance du marché de l'Asie est tirée par l'adoption et l'innovation de l'IA

L'Asie est l'une des principales régions pour augmenter le marché du modèle de grande langue (LLM) en raison de son incorporation rapide de l'IA et de l'économie numérique en plein essor. Des pays comme la Chine, le Japon et l'Inde mettent davantage de leurs ressources dans le développement et les progrès des LLM, avec un accent particulier sur leurs applications dans des domaines tels que le commerce électronique et l'épargne, les soins de santé et la finance. La variété des langues de cette région a créé un besoin pour ces LLM qui sont adaptés aux régions spécifiques afin de faciliter la communication et les services. En outre, l'adoption croissante des solutions d'IA dans divers secteurs en Asie favorise l'innovation et élargit le marché LLM.

Jouants clés de l'industrie

L'innovation et l'investissement des acteurs clés stimulent une croissance significative

Le marché de l'industrie du modèle grand langage (LLM) connaît une innovation particulière et l'investissement d'une importance significative par les principaux acteurs de l'industrie. OpenAI, Google et Microsoft, entre autres entreprises, créent des modèles et des outils sophistiqués qui étendent les capacités de LLM. Ils renforcent leurs modèles d'IA avec des recherches internes ainsi que des collaborations avec les universités de recherche. De plus, les directives qu'ils développent pour le déploiement d'IA éthique conduisent à une utilisation responsable de la technologie dans le secteur.

• Openai (Chatgpt): Selon le rapport annuel d'Openai en 2023, les modèles GPT-3 et GPT-4 d'OpenAI sont largement considérés comme parmi les plus avancés au monde. Le Chatgpt d'Openai, lancé fin 2022, a récolté plus de 100 millions d'utilisateurs en seulement deux mois, devenant un acteur majeur dans le service client et la génération de contenu dirigés par l'IA. OpenAI continue de repousser les limites des capacités de LLM avec sa recherche et son développement en cours dans la PNL (traitement du langage naturel).

• Google (Palm): Selon Google Research, leur palmier (Pathways Language Model) est conçu pour comprendre et générer un langage naturel avec un niveau de compréhension plus profond. Le palmier de Google a été intégré dans plusieurs des services de Google, notamment Google Assistant et Google Search. En 2023, Palm prend en charge plus de 100 langues et continue de définir de nouvelles références pour les performances dans les tâches dirigés par l'IA.

Liste des grandes entreprises de modèle de grande langue (LLM)

• Open AI(ChatGPT) (U.S)
• Google (PaLM) (U.S)
• Meta (LLaMA) (U.S)
• AI21 Labs (Jurassic) (Israel)
• Cohere (U.S)

Développement clé de l'industrie

Octobre 2023:Anthropic a lancé Claude 3, son modèle de grande génération (LLM), conçu avec des caractéristiques de sécurité et d'interprétation améliorées. Claude 3 se concentre sur la minimisation des sorties nocives tout en améliorant le raisonnement et la compréhension contextuelle, ce qui le rend adapté aux applications d'entreprise telles que le service client, la génération de contenu et le développement de code. Ce développement met en évidence l'accent mis par Anthropic sur la création de LLM qui priorisent les considérations éthiques et les performances fiables dans diverses industries.

Reporter la couverture

L'étude englobe une analyse SWOT complète et donne un aperçu des développements futurs sur le marché. Il examine divers facteurs qui contribuent à la croissance du marché, explorant un large éventail de catégories de marché et d'applications potentielles qui peuvent avoir un impact sur sa trajectoire dans les années à venir. L'analyse prend en compte les tendances actuelles et les tournants historiques, fournissant une compréhension globale des composantes du marché et identifiant les domaines potentiels de croissance.

Ce rapport de recherche examine la segmentation du marché en utilisant à la fois des méthodes quantitatives et qualitatives pour fournir une analyse approfondie qui évalue également l'influence des perspectives stratégiques et financières sur le marché. De plus, les évaluations régionales du rapport tiennent compte de l'offre et de la demande dominantes qui ont un impact sur la croissance du marché. Le paysage concurrentiel est méticuleusement détaillé, y compris les actions d'importants concurrents du marché. Le rapport intègre des techniques de recherche non conventionnelles, des méthodologies et des stratégies clés adaptées au temps prévu du temps. Dans l'ensemble, il offre des informations précieuses et complètes sur la dynamique du marché professionnellement et compréhensible.