- 요약
작은 언어 모형 (SLM) 시장 크기:
소규모 모델 (SLM) 시장 규모는 2024년 USD 6,392.73백만의 가치에서 2032년까지 USD 37,764.46백만에 도달하기 위하여 예상되고 2025년에 USD 7,868.05백만에 의해 성장하기 위하여, 2025년에서 2032년까지 21.7%의 CAGR에 성장하는 계획됩니다.
소형 모형 (SLM) 시장 범위 & 개관:
Small Language Models (SLMs)는 인간의 언어를 가공하고 생성하도록 설계된 인공 지능 모델입니다. SLMs는 큰 언어 모형 (LLMs)와 비교된 모수의 더 작은 수가, 그(것)들을 더 라이트급 선수 및 능률 만드는 있습니다. SLMs는 교육 및 배포에 대한 메모리 및 계산력이 적고 가장자리 장치 및 모바일 앱에 적합합니다. 더 작은 크기로 인해 SLMs는 훈련되고 미세 조정이 더 빨리 유지하고 맞춤화 할 수 있습니다. SLMs는 특정 도메인에 대한 전문 지식을 선도하는 더 작은 특정 데이터 세트에 훈련됩니다. 더 낮은 리소스 요구 사항은 개발자와 조직의 광범위한 범위에 더 접근할 수 있도록 합니다.
소형 모형 (SLM) 시장 역학 - (DRO):
중요한 운전사:
소비자 응용 분야의 중소기업 (SLM)의 채택은 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
SLMs는 그들의 효율성, 비용 효과 때문에 소비자 신청에 있는 인기를 얻고, on-device를 운영하는 능력. 그들은 특히 같은 응용 프로그램에 적합 지능형 가상 조수, 착용할 수 있는 장치 및 자동 체계. 더 큰 언어 모델과는 달리, SLM은 내장 장치에서 배포할 수 있으며, 인프라 비용을 절감하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그들은 몇 가지 리소스가 필요하며, 더 저렴한 기업과 소비자에게 접근 할 수 있습니다. SLMs는 인터넷 연결 또는 클라우드 처리를 요구하지 않고 로컬로 실행할 수 있기 때문에 on-device AI 애플리케이션에 이상적입니다.
- 예를 들어, 7월 2024일, 미스트랄 AI Mistral Nemo 출시, 12 B 작은 언어 모델. 대규모 인프라 설정 없이 로컬로 실행할 수 있습니다.
따라서, aforementioned 요인은 작은 언어 모형 (SLM) 시장 성장을 모는 회전에 있는 SLM의 채택을 밀어줍니다.
중요한 스트레인:
성능 이슈 SLM과의 연계는 시장 성장의 선두주자입니다.
SLMs는 광대한 데이터셋에 훈련되고, 이 데이터셋이 biases를 포함하는 경우에, 모형은 이 biases를 상속하고 증폭할 것입니다. SLMs는 성별, 인종, 민족성, 기타 보호 특성을 기반으로 유해한 스테레오 타입 또는 스테레오타입을 강화하는 텍스트를 생성할 수 있습니다. SLMs는 고용 또는 대출 신청과 같은 신청에서 사용될 때, biased 산출은 불공정 또는 신중한 결과에 지도할 수 있습니다. SLMs는 더 작은 크기로 인해 복잡한 언어와 뉘앙스 된 이해와 투쟁, 잠재적으로 비스듬한 해석 또는 일반화로 이어진다.
따라서 시장 분석은 예측 요소가 작은 언어 모델 (SLM) 시장 수요를 억제하는 것을 보여줍니다.
미래 기회 :
SLM과 통합된 Edge AI의 기술 발전은 New Market Opportunities를 만들 것으로 예상됩니다.
Edge AI와 결합 된 SLMs는 제한된 자원으로 장치에서 AI를 배포하기위한 강력한 조합을 제공합니다. SLMs는 대형 언어 모델보다 작고 효율적이며, 클라우드 기반 인프라에 의존하는 장치에서 직접 처리하는 작업을 위해 잘 추적됩니다. 이 접근은 빠른 응답 시간, 개량한 개인 정보 보호 및 감소된 대역폭 사용법을 가능하게 하고, 다양한 신청을 위해 이상적. Edge AI with SLMs는 클라우드 연결에 의존하지 않고 빠른 응답을 가능하게하며 더 원활한 사용자 경험을 제공합니다.
따라서 지속적인 기술 발전은 예측 기간 동안 작은 언어 모델 (SLM) 시장 기회를 구동하는 것으로 예상됩니다.
작은 언어 모형 (SLM) 시장 세그먼트 분석:
모형 유형에 의하여:
모형 유형에 바탕을 두어, 시장은 미리 훈련된, 정밀한 tuned, 및 open-source로 분류됩니다.
모형 유형에 있는 동향:
- 비용 효율과 투명성을위한 오픈 소스 SLM의 상승 채택은 작은 언어 모델 (SLM) 시장 크기를 높입니다.
- 미세 조정 SLM의 채택을 증가하여 복잡한 작업과 향상된 정확도는 시장 성장을 주도하고 있습니다.
2024년 시장에 있는 46.80%의 가장 큰 수익 점유율을 차지하는 전 훈련된 세그먼트.
- SLMs는 큰 언어 모형 (LLMs)의 능률적인 버전, 수시로 큰 datasets에 전 훈련되 그러나 더 적은 모수로.
- 사전 훈련은 SLM을 통해 일반 언어 패턴을 학습할 수 있으며, 더 적은 데이터 및 계산 자원으로 특정 작업을 위해 잘 조정될 수 있습니다.
- 이 두 단계 과정, 지식이 일반 사전 훈련 된 모델에서 더 전문화 된 것, 전송 학습으로 알려져있다.
- 작은, 사전 훈련 된 언어 모델은 빠른 훈련 시간, 낮은 계산 비용 및 향상된 사용자 정의를 포함하여 여러 혜택을 제공합니다. 틈새 응용 프로그램과 리소스 기반 환경에 적합합니다.
- 따라서, aforementioned 요인은 작은 언어 모형 (SLM) 시장 성장을 밀어줍니다.
오픈 소스 세그먼트는 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR을 등록 할 것으로 예상됩니다.
- 오픈 소스 혜택과 결합 된 SLMs는 특히 비즈니스 및 개발자들에게 비용 효율적인 전문 AI 솔루션을 제공합니다.
- Open-source SLMs는 접근성과 투명성을 제공함으로써 이러한 혜택을 더욱 강화합니다.
- Open-source SLMs는 코드 검사 및 수정을 허용하며 특정 요구에 대한 더 큰 제어 및 사용자 정의를 제공합니다.
- 따라서 작은 언어 모델 (SLM) 시장 분석은 예측 된 요인이 예측 기간 동안 시장 동향을 높일 것으로 설명합니다.
기술로:
기술에 바탕을 두어, 시장은 깊은 학습 기반, 기계 학습 기반, 규칙 기반 시스템으로 구분됩니다.
기술에 있는 동향:
- Rising 채택 깊은 학습 효율적인 프로세스를 위해 SLM을 기반으로하고 천연 언어를 생성하는 것은 작은 언어 모델 (SLM) 시장 크기를 높입니다.
- 향상된 효율성과 정확성을 위해 규칙 기반 SLMs에 대한 채택 추세를 증가하는 것은 시장의 성장을 높입니다.
기계 학습 기반 세그먼트는 2024 년 시장에서 가장 큰 수익 점유율을 차지했습니다.
- SLMs는 LLMs에 더 효율적인 자원 친화적 인 대안을 제공하는 훈련을위한 기계 학습 기술을 사용합니다.
- 미세 조정과 같은 기계 학습 기술, SLM의 성능을 정제하고 더 복잡한 작업을 적응하는 데 사용됩니다.
- 큰 데이터 세트에 모델을 훈련함으로써 패턴을 인식하고 규칙에 명시적으로 적용되지 않은 상황에서도 정확한 예측을 할 수 있습니다.
- 따라서, aforementioned 요인은 작은 언어 모형 (SLM) 시장 수요를 밀어줍니다.
규칙 기반 시스템 세그먼트는 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR을 등록 할 것으로 예상됩니다.
- 규칙 기반 시스템은 SLM의 지식과 행동을 정의하는 구조화 방법을 제공합니다.
- 이 규칙은 모델의 초기 학습 과정을 안내하는 데 사용되며 특정 가이드라인과 제약을 준수합니다.
- 특정 작업을 위해 설계된 SLMs는 기초 지식과 복잡한 작업을 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 엄격한 시스템을 구축하여 효율성과 정확성 사이의 균형을 제공합니다.
- 따라서 예측 요인은 예측 기간 동안 작은 언어 모델 (SLM) 시장 동향을 높일 것으로 예상됩니다.
Deployment 형태:
배포 모드를 기반으로, 시장은 클라우드, 온-프레미스, 하이브리드로 구분됩니다.
배포 모드의 추세:
- 비용과 성능 간의 전략적 균형을위한 SLM의 하이브리드 배포 채택을 통해 기업의 AI 배포를 효과적으로 확장 할 수 있습니다.
- 비용 효과 및 제어를 위한 SLM의 On-Premise 배포에 대한 수요 증가.
클라우드 세그먼트는 2024년 중소기업 시장 점유율을 차지했습니다.
- SLMs는 클라우드에 배포 할 때 상당한 이점을 제공합니다, 특히 효율성, 비용 효율성, 배포 용이성.
- SLMs는 LLMs보다 더 저렴하며 인프라 비용을 절감합니다.
- SLMs는 클라우드 환경에서 향상된 워크로드를 처리하기 위해 쉽게 확장됩니다.
- 더 빠른 inference 시간 및 감소된 대기권은 순간 신청을 위해 SLMs 이상을 만듭니다.
- 따라서, aforementioned 요인은 작은 언어 모형 (SLM) 시장 확장을 밀어줍니다.
온프레미스 세그먼트는 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR을 등록 할 것으로 예상됩니다.
- 소규모 모델(SLMs)을 배포하는 온프레미스는 향상된 보안, 비용 효과, 데이터 흐름을 제어하는 수많은 장점을 제공합니다.
- SLMs는 데이터 프라이버시에 대한 민감도가 파라마운트인 Edge 애플리케이션과 상황에 잘 맞으며 기기에서 직접 작동하거나 보안, 온프레미스 환경에서도 작동합니다.
- SLMs는 독점적인 자료에 정밀하게 조정되고 특정한 사업 필요와 상표 기준에 맞추기 위하여 난간과 안전 여과기로 형성해.
- 따라서, 예상 기간 동안 작은 언어 모델 (SLM) 시장 기회를 높일 것으로 예상됩니다.
끝 사용으로:
최종 용도에 따라 시장은 IT 및 통신, 소매 및 전자 상거래, 의료, BFSI, 법률 및 기타로 구분됩니다.
끝 사용의 동향:
- 소매의 SLM의 상승 채택은 수요 예측을 개선하고, 쇼핑 경험을 개인화하고, 고객 지원을 강화하고, 다양한 소매 운영을 최적화합니다.
- 임상 문서, 환자 참여, 실시간 의료 기기 분석과 같은 작업에 대한 채택에 대한 수요 증가는 시장 성장을 추진하고 있습니다.
IT 및 통신 부문은 2024 년 중소기업 시장 점유율을 차지했습니다.
- SLMs는 더 큰 부분 보다는 더 적은 computational 힘 및 기억을 요구하는 자연적인 언어 가공 (NLP) 일을 위해 사용되는 경량 AI 모형입니다.
- 채팅봇, 텍스트 생성, 침입 분석 및 언어 번역을 포함한 다양한 응용 분야에 대한 IT 및 통신 산업에서 점점 인기를 얻고 있습니다.
- SLMs는 기사, 보고서, 심지어 크리에이티브 콘텐츠, 자동 콘텐츠 생성 작업을 포함한 다양한 유형의 텍스트를 생성합니다.
- SLMs는 텍스트를 분석하고 표현된 침술을 식별하고 기업은 고객 의견과 선호도를 이해합니다.
- 따라서, aforementioned 요인은 작은 언어 모형 (SLM) 시장 확장을 밀어줍니다.
BFSI 세그먼트는 예측 기간 동안 상당한 CAGR를 등록 할 것으로 예상됩니다.
- SLMs는 고객 경험을 강화하고, 간소화 프로세스를 간소화하고 의사결정을 개선하는 등 다양한 목적으로 BFSI 부문에서 점점 사용됩니다.
- Data를 효율적으로 처리하고 정확하게 처리하는 능력은 데이터 프라이버시를 유지하면서 BFSI에 대한 가치있는 도구를 만듭니다.
- SLMs는 고객 문의를 이해하고 맞춤화된 응답을 제공합니다.
- SLMs Power chatbots는 일상적인 고객 문의를 처리하고 더 복잡한 문제에 대한 인적 에이전트를 해방합니다.
- 따라서 시장 분석은 예측 기간 동안 작은 언어 모델 (SLM) 시장 동향을 높일 것으로 예상됩니다.
지역 분석:
덮는 지구는 북아메리카, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카입니다.
아시아 태평양 지역은 2024년 1,636.01백만 달러로 평가되었습니다. 또한 2025년 USD 2,020.18백만 달러에 의해 성장하고 2032년까지 USD 10,045.35백만에 도달하기 위하여 계획됩니다. 이 중, 중국은 33.60%의 최대 수익 점유율을 차지했습니다. SLM(Small Language Model) 시장 분석은 의료, 금융, 금융 등 다양한 분야의 AI 채택으로 인해 주로 성장하고 있습니다. 전자상거래, 효율적이고 확장 가능한 AI 솔루션에 대한 필요성을 연료.
- 2월 2024일 Alibaba 클라우드 Qwen 1.5 출시, 작은 언어 모델. 일본어, 아랍어, 스페인어 등 12개국어로 운영됩니다.
북아메리카는 2024년 USD 2,715.84백만의 가치에서 2032년까지 USD 15,974.37백만에 도달하기 위하여 예상되고 2025년에 USD 3,341.41백만에 의해 성장하기 위하여 계획됩니다. 이 지역의 시장은 주로 강력한 과학 기술 기지, 강력한 AI 생태계 및 광범위한 산업 관심으로 성장하고 있습니다. 이 지배는 높은 IT 지출, 기술 전문 지식, 최고의 AI 회사의 존재를 포함하여 요인에 의해 연료를 공급됩니다. 이 지역은 AI 연구 기관 및 벤처 캐피탈 투자, 가속 SLM 개발의 농도에서 혜택을 제공합니다.
유럽에서는, 시장은 저가, 더 빠른 훈련 및 inference SLMs를 위한 상승 수요 때문에 몰고 있습니다. 그들은 또한 가장자리 컴퓨팅 및 도메인 별 응용 프로그램에 적합. 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카에서 시장은 지역 AI 생태계의 발전으로 인해 성장하고 있으며, 전문 지식을 필요로합니다.
최고 키 플레이어 및 시장 공유 통찰력 :
작은 언어 모형 (SLM) 기업은 국가와 국제 시장에 해결책과 서비스를 제공하는 중요한 선수와 높게 경쟁적입니다. 주요 선수는 연구와 개발 (R&D), 제품 혁신 및 지구 작은 언어 모형 (SLM) 시장에 있는 강한 위치를 붙들기 위하여 최종 사용자 발사에 있는 몇몇 전략을 채택합니다. 작은 언어 모형 (SLM) 공업에 있는 중요한 선수는 다음을 포함합니다 -
- Alibaba 클라우드 (중국)
- 미스트랄 AI (프랑스)
- 마이크로소프트 (미국)
- 안정성 AI (영국)
- (주)데이터루프
- 다운로드 (미국)
- OpenAI (미국)
- Alphabet Inc. (미국)
- 메타 AI (미국)
- Cerebras (미국)
작은 언어 모형 (SLM) 시장 보고 Insights:
| 관련 기사 | 회사연혁 |
| 연구 일정 | 2019-2022년 |
| 2032 년 시장 크기 | 50-100 원 백만 |
| CAGR (2025-2032) | 24.7% 할인 |
| 모델 유형 |
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| By 기술 |
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| Deployment 형태 |
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| 끝 사용 |
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| 지역별 |
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| 키 플레이어 |
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| 북아메리카 | 미국 한국어 주요 특징 |
| · | 미국 담당자: Mr. Li 한국어 담당자: Ms. 담당자: Mr. Li 담당자: Ms. 베네룩스 유럽의 나머지 |
| 사이트맵 | 주요 특징 대한민국 · 주요 특징 주요 특징 사이트맵 아시아 태평양의 나머지 |
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