حجم سوق نماذج اللغات الصغيرة ، تقرير التوقعات 2034

حجم سوق نماذج اللغات الصغيرة

بلغت قيمة سوق نماذج اللغات الصغيرة العالمية 6.5 مليار دولار أمريكي في عام 2024 ويقدر أن يسجل معدل نمو سنوي مركب قدره 25.7٪ بين عامي 2025 و 2034.

من المتوقع أن يشهد السوق نموا كبيرا ، مدفوعا بالطلب المتزايد على حلول الذكاء الاصطناعي الفعالة من حيث التكلفة ، والمخاوف المتزايدة بشأن خصوصية البيانات ، والاعتماد المتزايد للحوسبة المتطورة. نظرا لأن الشركات تبحث عن حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي دون التكاليف الحسابية المرتفعة للنماذج الكبيرة ، تكتسب SLMs زخما عبر صناعات مثل خدمة العملاء والرعاية الصحية والتمويل والتعليم.

تلعب نماذج اللغات الصغيرة دورا مهما في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من خلال تقديم استجابات بزمن انتقال منخفض ، وانخفاض تكاليف البنية التحتية ، وتعزيز القدرة على التكيف. تعتبر هذه النماذج ذات قيمة خاصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على الجهاز ، حيث يكون اتخاذ القرار في الوقت الفعلي أمرا ضروريا ، مثل روبوتات الدردشة التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي والمساعدين الصوتيين وأدوات إنشاء المحتوى. توفر SLMs المصممة ببنية محسنة معالجة فعالة دون التضحية بالدقة ، مما يجعلها مناسبة للنشر على الأجهزة المحمولة والخوادم الطرفية ومنصات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة.

على سبيل المثال ، في مارس 2024 ، أعلنت OpenAI و Google و Meta عن تطورات في نماذج اللغة المدمجة والقوية المصممة لحلول الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. تستفيد هذه الابتكارات من التعلم القليل من اللقطات ، وضبط المعلمات الفعال ، وتقنيات تقطير المعرفة لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الكفاءة. تعمل الشركات بشكل متزايد على دمج SLMs في منصات تفاعل العملاء وأنظمة الاستشارات المالية والأدوات التعليمية ، مما يضمن تجارب سلسة مدعومة الذكاء الاصطناعي.

تعمل التطورات في نماذج اللغات الصغيرة ، بما في ذلك نشر الذكاء الاصطناعي الهجين ، والهندسة المعيارية ، وحلول الذكاء الاصطناعي التي تركز على الخصوصية ، على إحداث تحول في مشهد السوق. تمكن هذه الابتكارات الشركات من اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ، وتقليل النفقات العامة الحسابية ، وضمان الامتثال التنظيمي ، مما يضع SLMs كمحرك رئيسي لاعتماد الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات.

اتجاهات سوق نماذج اللغات الصغيرة

• يتزايد اعتماد نماذج اللغات الصغيرة (SLMs) بسرعة نظرا لفعاليتها من حيث التكلفة ، وانخفاض المتطلبات الحسابية ، والقدرة على العمل بكفاءة على الأجهزة الحافة. تستفيد الشركات من SLMs لتعزيز إمكانية الوصول الذكاء الاصطناعي ونشر حلول مدعومة بنظام الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات دون استثمارات ضخمة في البنية التحتية.
  
• تقوم المؤسسات عبر الرعاية الصحية والتمويل ودعم العملاء والتعلم الإلكتروني بدمج SLMs للاستجابات الآلية وإنشاء المحتوى وتحليل البيانات. تؤدي قدرة هذه النماذج على توفير مخرجات سريعة ومدركة للسياق بأقل زمن انتقال إلى اعتمادها على نطاق واسع.
  
• تدفع المخاوف التنظيمية والخصوصية الشركات نحو نماذج النشر المحلية والمختلطة لأنظمة SLM ، مما يضمن أمانا أفضل للبيانات ، والامتثال لقوانين الذكاء الاصطناعي الإقليمية ، وتقليل الاعتماد على حلول الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة.
  
• أدى الطلب المتزايد على نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالصناعة إلى اتجاه متزايد في نماذج اللغات الصغيرة المضبوطة بدقة. تعمل الشركات بشكل متزايد على تخصيص SLMs لتتماشى مع خبرتها في المجال ، مما يحسن الدقة والملاءمة في المجالات المتخصصة مثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي القانونية والطبية والمالية.
  
• لا يزال الأمن السيبراني والمخاوف الأخلاقية الذكاء الاصطناعي من التحديات الرئيسية، مع التركيز على التخفيف من حدة التحيز، وقابلية التفسير، والحوكمة الذكاء الاصطناعي المسؤولة. تستثمر الشركات في التدريب القوي على النماذج وتقنيات التشفير والتعلم الموحد لتعزيز الأمان والخصوصية في عمليات نشر SLM.
  

تحليل سوق نماذج اللغات الصغيرة

استنادا إلى التكنولوجيا ، ينقسم سوق نماذج اللغة الصغيرة إلى نظام قائم على التعلم العميق ، وقائم على التعلم الآلي ، وقائم على القواعد. سيطر القطاع القائم على التعلم العميق على السوق ، حيث حقق إيرادات تبلغ حوالي 6.5 مليار دولار أمريكي في عام 2024.

• سيطر القطاع القائم على التعلم العميق على السوق ، ويرجع ذلك أساسا إلى فهمه السياقي المتفوق وقابليته للتوسع وقدرته على معالجة أنماط اللغة المعقدة. تستفيد هذه النماذج من بنى المحولات والشبكات العصبية المتقدمة ، مما يتيح إنشاء نص وتلخيص الذكاء الاصطناعي محادثة عالي الدقة.
  
• أدى الاعتماد المتزايد للأتمتة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي ومعالجة النصوص في الوقت الفعلي وتقنيات التعلم الخاضعة للإشراف الذاتي إلى زيادة الطلب بشكل كبير على SLMs القائمة على التعلم العميق في مختلف الصناعات ، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية ودعم العملاء.
  
• يتم دمج SLMs للتعلم العميق بشكل متزايد في خدمات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة ، مما يوفر حلولا قابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة للشركات. تستفيد شركات ومؤسسات الذكاء الاصطناعي من هذه النماذج لمعالجة المستندات الذكية وأتمتة خدمة العملاء وتوصيات المحتوى المخصص.
  
• على سبيل المثال ، في مارس 2024 ، أطلقت Meta الذكاء الاصطناعي SLM للتعلم العميق مفتوح المصدر ، مما يوفر للمطورين إمكانية الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقا للترجمات متعددة اللغات وتطوير روبوتات الدردشة وإنشاء محتوى مدعوم بنظام الذكاء الاصطناعي.
  

بناء على النشر ، ينقسم سوق نماذج اللغات الصغيرة إلى سحابة ومختلطة ومحلية. سيطر قطاع السحابة على قطاع محاسبة السوق واستحوذ على حصة سوقية بلغت 55٪ في عام 2024.

• يتم اعتماد نماذج اللغات الصغيرة المستندة إلى السحابة على نطاق واسع من قبل المؤسسات لأتمتة دعم العملاء وإنشاء المحتوى ومعالجة اللغة في الوقت الفعلي ، مما يتيح النشر السلس دون الحاجة إلى بنية تحتية واسعة النطاق.
  
• تفضل الشركات SLMs المستندة إلى السحابة لأنها تلغي الحاجة إلى بنية تحتية محلية باهظة الثمن، مما يتيح النشر السريع والتحديثات المستمرة. تقدم شركات التكنولوجيا الكبرى مثل OpenAI و Google DeepMind و AWS الذكاء الاصطناعي و Microsoft Azure حلول SLM المستضافة على السحابة والتي تدعم التطبيقات بما في ذلك روبوتات الدردشة وإنشاء المحتوى والمساعدين الافتراضيين والترجمات الآلية.
  
• تستفيد المؤسسات عبر قطاعات التمويل والرعاية الصحية والبيع بالتجزئة والإعلام من SLMs المستندة إلى السحابة للتحليلات في الوقت الفعلي وتلخيص المستندات وتفاعلات العملاء المخصصة. تسمح مرونة النماذج السحابية المستندة إلى واجهة برمجة التطبيقات للشركات بدمج الذكاء الاصطناعي اللغوي في مهام سير العمل الحالية دون عناء.
  
• تعمل تحسينات الأمان والامتثال على تحسين اعتماد السحابة، مع التطورات في معالجة الذكاء الاصطناعي المشفرة والتعلم الآلي الذي يحافظ على الخصوصية. تستثمر الشركات في عمليات النشر السحابية الخاصة بالمنطقة لتلبية لوائح سيادة البيانات ، لا سيما في أوروبا وأمريكا الشمالية.
  
• على سبيل المثال ، في مارس 2024 ، تعاونت OpenAI مع المؤسسات المالية لنشر SLMs المستندة إلى السحابة للكشف عن الاحتيال ، باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة (NLP) لتحليل أنماط المعاملات واكتشاف الحالات الشاذة في الوقت الفعلي.
  

بناء على نوع النموذج ، ينقسم سوق نماذج اللغات الصغيرة إلى نماذج لغوية صغيرة مدربة مسبقا ونماذج لغوية صغيرة مضبوطة بدقة ومفتوحة المصدر. سيطر قطاع نماذج اللغات الصغيرة المدربة مسبقا على السوق في عام 2024.

• سيطر قطاع نماذج اللغات الصغيرة المدربة مسبقا على السوق ، ويرجع ذلك أساسا إلى كفاءته وفعاليته من حيث التكلفة وقدرته على النشر عبر تطبيقات متعددة مع الحد الأدنى من المتطلبات الحسابية. تأتي هذه النماذج مدربة مسبقا على مجموعات البيانات الكبيرة ، مما يمكن الشركات من الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي دون تدريب أو تخصيص مكثف.
  
• أدى الطلب المتزايد على حلول الذكاء الاصطناعي ذات زمن الوصول المنخفض ومعالجة النصوص في الوقت الفعلي والتطبيقات الخاصة بالمجال إلى تعزيز اعتماد SLMs المدربة مسبقا في قطاعات مثل خدمة العملاء والرعاية الصحية والتمويل والتعليم.
  
• تقلل SLMs المدربة مسبقا من الحاجة إلى تدريب نموذجي مكثف ، مما يجعلها مثالية للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة (SMEs) والشركات الكبيرة التي تتطلع إلى تعزيز الأتمتة وتكامل الذكاء الاصطناعي.
  
• على سبيل المثال ، في فبراير 2024 ، قدمت OpenAI SLM خفيف الوزن مدرب مسبقا ومحسن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات ، مما يمكن الشركات من نشر روبوتات الدردشة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، ومعالجة المستندات الآلية ، وأدوات التلخيص في الوقت الفعلي.
  

بناء على الاستخدام النهائي ، ينقسم سوق نماذج اللغات الصغيرة إلى دعم العملاء وروبوتات الدردشة ، والخدمات المالية والخدمات المصرفية ، والرعاية الصحية الذكاء الاصطناعي الطبية ، وتوليد الوسائط والمحتوى ، وتجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية ، والتعليم والتعلم الإلكتروني ، والقانون والامتثال وغيرها. سيطر قطاع دعم العملاء وروبوتات الدردشة على السوق في عام 2024.

• سيطر قطاع دعم العملاء وروبوتات الدردشة على السوق ، ويرجع ذلك أساسا إلى الطلب المتزايد على الأتمتة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في تفاعلات العملاء وخفض التكلفة والتوافر 24/7. تستفيد الشركات في مختلف الصناعات من نماذج اللغات الصغيرة (SLMs) لتحسين خدمة العملاء وتقليل أوقات الاستجابة وتحسين مشاركة المستخدم.
  
• يتم دمج روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين المدعومين من SLM بشكل متزايد في قطاعات التجارة الإلكترونية والخدمات المصرفية والرعاية الصحية والاتصالات، مما يبسط تفاعلات العملاء ويقلل من التكاليف التشغيلية. تقدم هذه النماذج استجابات شبيهة بالسياق مع الحفاظ على الكفاءة وقابلية التوسع.
  
• أدى التحول المتزايد نحو دعم القنوات المتعددة ، بما في ذلك المساعدين الصوتيين وتطبيقات المراسلة وأحذية الوسائط الاجتماعية ، إلى زيادة اعتماد روبوتات الدردشة التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي ، مما أدى إلى تحسين مشاركة العملاء والتجارب الشخصية.
  
• تستثمر الشركات في روبوتات الدردشة ذاتية التعلم التي تتحسن باستمرار بناء على تفاعلات العملاء ، مما يعزز الدقة ورضا المستخدم بمرور الوقت.
  
• على سبيل المثال ، في مارس 2024 ، قدم Salesforce الذكاء الاصطناعي روبوت محادثة مطور مدعوم بنماذج لغوية صغيرة ، مما يمكن الشركات من أتمتة تفاعلات CRM وتعزيز مشاركة العملاء.
  

سيطرت الولايات المتحدة على سوق نماذج اللغات الصغيرة في أمريكا الشمالية بإيرادات بلغت 2 مليار دولار أمريكي في عام 2024 ومن المتوقع أن تنمو بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ حوالي 26٪ خلال فترة التوقعات.

• سيطرت الولايات المتحدة على سوق SLMs في أمريكا الشمالية ، مدفوعة بالتكامل السريع للحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي عبر صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية وخدمة العملاء. تستفيد البلاد من نظام بيئي قوي لأبحاث الذكاء الاصطناعي ، ومعدلات اعتماد عالية للسحابة ، وزيادة الاستثمارات في الأتمتة القائمة على البرمجة اللغوية العصبية.
  
• أدت لوائح خصوصية البيانات الصارمة وسياسات حوكمة الذكاء الاصطناعي إلى تسريع اعتماد نماذج اللغات الصغيرة التي تعطي الأولوية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الآمنة والمتوافقة عبر مختلف القطاعات.
  
• على سبيل المثال ، في مارس 2024 ، وسعت OpenAI وجودها في سوق نماذج اللغات الصغيرة في الولايات المتحدة من خلال الشراكة مع العديد من المؤسسات لنشر نماذج اللغات الصغيرة القائمة على GPT لأتمتة الشركات ومشاركة العملاء وتحليل البيانات في الوقت الفعلي.
  
• يستفيد السوق الأمريكي أيضا من ظهور الخدمات السحابية التي تعمل بالطاقة الذكاء الاصطناعي ، حيث يعمل عمالقة التكنولوجيا مثل Microsoft Azure الذكاء الاصطناعي و AWS و Google Cloud على تحسين إمكانية الوصول إلى SLM من خلال حلول الذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة ومحددة الصناعة.
  

تشير التوقعات إلى أنه من 2025-2034 ، سينمو سوق نماذج اللغات الصغيرة في ألمانيا بشكل كبير.

• من المقرر أن يشهد السوق الألماني نموا كبيرا ، مدفوعا بالاعتماد المتزايد للأتمتة التي تعمل بالطاقة الذكاء الاصطناعي عبر صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والسيارات والامتثال القانوني. يعزز الإطار التنظيمي القوي للبلاد والتركيز على الذكاء الاصطناعي الأخلاقي تطوير نماذج لغوية صغيرة آمنة وشفافة.
  
• على سبيل المثال ، في أبريل 2024 ، دخل معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي ألماني رائد في شراكة مع شركات كبرى لدمج SLMs في أتمتة خدمة العملاء ، وتحليل المستندات القانونية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي ، وروبوتات الدردشة الذكاء الاصطناعي متعددة اللغات. تهدف هذه المبادرة إلى تعزيز الكفاءة التشغيلية مع ضمان حلول الذكاء الاصطناعي المتوافقة مع اللائحة العامة لحماية البيانات.
  
• أدى التوسع السريع لقطاعات التجارة الإلكترونية والتكنولوجيا المالية في ألمانيا إلى زيادة الطلب على تطبيقات SLM التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي ، مما يتيح تفاعلات العملاء الشخصية واكتشاف الاحتيال وتحليل المشاعر في الوقت الفعلي.
  
• تستفيد صناعة السيارات الألمانية أيضا من SLMs لمساعدي الذكاء الاصطناعي داخل السيارة ، مما يوفر التعرف على الصوت المحسنا ، ورؤى الصيانة التنبؤية ، والمساعدة في التنقل في الوقت الفعلي في المركبات المتصلة.
  

تشير التوقعات إلى أنه من 2025-2034 ، سينمو السوق الصيني بشكل كبير.

• من المتوقع أن يشهد سوق نماذج اللغات الصغيرة (SLMs) في الصين نموا كبيرا ، مدفوعا بالمبادرات الحكومية والتقدم في البنية التحتية لنظام الذكاء الاصطناعي والطلب المتزايد على حلول الذكاء الاصطناعي المحلية. إن تركيز البلاد على الاكتفاء الذاتي من الذكاء الاصطناعي والأتمتة الصناعية على نطاق واسع يغذي التبني الواسع النطاق عبر القطاعات.
  
• على سبيل المثال ، في مارس 2024 ، أطلقت شركة تكنولوجيا صينية كبرى SLM جديدة محسنة خصيصا للغة الماندرين واللهجات الإقليمية ، مما يعزز دعم العملاء القائم على الذكاء الاصطناعي ، ومعالجة المستندات القانونية ، والإشراف على المحتوى. يهدف هذا التطور إلى تعزيز إمكانية الوصول والكفاءة في الاقتصاد الرقمي الصيني.
  
• تعمل قطاعات التجارة الإلكترونية والتكنولوجيا المالية في الصين على دمج SLMs بسرعة لتحسين تفاعلات العملاء الآلية واكتشاف الاحتيال وتحليل السوق في الوقت الفعلي ، مما يضمن خدمات أسرع وأكثر تخصيصا.
  
• تشهد صناعات التعليم والرعاية الصحية أيضا طفرة في اعتماد الإدارة المستدامة للأراضي ، حيث تساعد أنظمة التدريس القائمة على الذكاء الاصطناعي ومساعدي البحث الطبي على تعزيز خبرات التعلم وتسريع التشخيص.
  

الحصة السوقية لنماذج اللغات الصغيرة

• تمتلك أكبر 7 شركات Nvidia و Google و Meta و Microsoft و Amazon AWS الذكاء الاصطناعي و IBM Watson الذكاء الاصطناعي و Apple الذكاء الاصطناعي حصة سوقية كبيرة تزيد عن 30٪ في صناعة نماذج اللغات الصغيرة في عام 2024.
  
• Nvidia هي شركة رائدة في توفير حلول الحوسبة التي تعمل بالطاقة الذكاء الاصطناعي ، وهي متخصصة في التعلم العميق المسرع بوحدة معالجة الرسومات لنماذج اللغات الصغيرة. تلعب الشركة دورا مهما في تطوير البنية التحتية لمنظمة الذكاء الاصطناعي وكفاءة التدريب النموذجي.
  
• على سبيل المثال ، في مارس 2024 ، أطلقت Nvidia شريحة الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي المصممة لتحسين أداء نماذج اللغات الصغيرة ، وتقليل استهلاك الطاقة مع زيادة الكفاءة الحسابية.
  
• طورت Google أحدث نماذج اللغات الصغيرة المدمجة في محرك البحث الخاص بها ومساعد Google وخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية ، مما يتيح معالجة اللغة الطبيعية المحسنة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.
  
• على سبيل المثال ، في أبريل 2024 ، قدمت Google إصدارا محسنا من Gemini SLM ، مما يمكن الشركات من نشر روبوتات محادثة فعالة من حيث التكلفة تعتمد على الذكاء الاصطناعي مع فهم سياقي محسن.
  
• تركز Meta على الابتكارات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، والاستفادة من نماذج اللغات الصغيرة لتطبيقات مثل روبوتات المحادثة والإشراف على المحتوى والمساعدين الافتراضيين عبر منصاتها مثل Facebook و Instagram و WhatsApp.
  
• على سبيل المثال ، في يناير 2024 ، قامت Meta بدمج أحدث نموذج للغة الصغيرة في WhatsApp Business ، مما يسمح بتفاعلات العملاء الآلية والمدركة للسياق.
  
• توفر Microsoft حلولا مدعومة بنظام الذكاء الاصطناعي من خلال شراكات Azure الذكاء الاصطناعي وOpenAI، ودمج نماذج اللغات الصغيرة في تطبيقات المؤسسات وذكاء الأعمال وخدمات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة.
  
• على سبيل المثال، في فبراير 2024، قدمت Microsoft حل SLM المستند إلى Azure للمؤسسات، مما يمكن الشركات من ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي لحالات استخدام الصناعة المتخصصة.
  
• يوفر الذكاء الاصطناعي من Amazon AWS نماذج لغات صغيرة قائمة على السحابة من خلال خدمات AWS مثل Amazon Bedrock وAmazon SageMaker، مما يمكن الشركات من نشر تطبيقات قابلة للتطوير تعتمد على الذكاء الاصطناعي بكفاءة.
  
• على سبيل المثال، في مارس 2024، عزز الذكاء الاصطناعي ل AWS إمكانات نموذج اللغة الصغيرة داخل Amazon Bedrock، مما سمح للمطورين بإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بزمن انتقال منخفض بأقل تكاليف البنية التحتية.
  

شركات سوق نماذج اللغة الصغيرة

يشمل اللاعبون الرئيسيون العاملون في صناعة النماذج اللغوية الصغيرة ما يلي:

• الذكاء الاصطناعي من Amazon AWS
• الذكاء الاصطناعي من Apple
• أنظمة Cerebras
• التماسك
• Databricks
• جوجل
• IBM Watson الذكاء الاصطناعي
• ميتا
• مايكروسوفت
• نفيديا
  

تقوم الشركات الرائدة في سوق نماذج اللغات الصغيرة (SLMs) بتنفيذ مبادرات استراتيجية مثل عمليات الدمج والاستحواذ والشراكات والاستثمارات المستهدفة في الابتكارات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة وقابلية التوسع والتطبيقات الخاصة بالصناعة. من خلال الاستفادة من التعلم العميق ومعالجة اللغة في الوقت الفعلي والتحليلات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي ، يهدف اللاعبون الرئيسيون إلى تحسين فهم اللغة الطبيعية وكفاءة النموذج وتكامل الذكاء الاصطناعي المؤسسات. تعزز هذه التطورات مكانتها في السوق من خلال تلبية الاحتياجات المتطورة للشركات والمطورين والباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي ، مما يضمن اتخاذ قرارات موثوقة ومدركة للسياق عبر مختلف الصناعات.

تعمل المؤسسات بشكل متزايد على دمج نماذج الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة والحوسبة المتطورة وقدرات الضبط الدقيق لتحسين معالجة اللغة مع تقليل التكاليف الحسابية ومشكلات زمن الوصول. يؤدي اعتماد واجهات برمجة التطبيقات القابلة للتطوير وبنى الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط والتدريب الآلي على النماذج إلى تحسين أداء الذكاء الاصطناعي للمحادثة والفهم السياقي والقدرة على التكيف مع المتطلبات الخاصة بالمجال. يقود التعاون مع مزودي الخدمات السحابية وبائعي برامج المؤسسات والهيئات التنظيمية تطوير نماذج اللغات الصغيرة من الجيل التالي التي تتوافق مع معايير الصناعة المتطورة ولوائح خصوصية البيانات وأطر الذكاء الاصطناعي الأخلاقية.

مع الطلب المتزايد على نشر الذكاء الاصطناعي الفعال من حيث التكلفة، وتفاعلات روبوت الدردشة المحسنة، وخدمات الترجمة في الوقت الفعلي، يعمل قادة السوق على زيادة استثمارات البحث والتطوير في تحسين الذكاء الاصطناعي، والتكيف مع اللغة منخفضة الموارد، وتحسينات النموذج الخاص بالمجال. تتيح هذه الابتكارات إنشاء نص في الوقت الفعلي وتوصيات المحتوى المخصص وتكامل الذكاء الاصطناعي الآمن مع استيعاب تطبيقات الأعمال المختلفة واحتياجات الصناعة. ونتيجة لذلك، يستعد سوق نماذج اللغات الصغيرة لإعادة تعريف حلول الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، وتسريع التحول الرقمي، وتحسين الامتثال التنظيمي، وتعزيز تجارب المستخدم الشاملة عبر الصناعات العالمية، بما في ذلك دعم العملاء والتمويل والرعاية الصحية وإنشاء المحتوى.

أخبار صناعة نماذج اللغة الصغيرة

• في نوفمبر 2024 ، قدمت Nvidia إطارا متقدما لتحسين الذكاء الاصطناعي لنماذج اللغات الصغيرة ، مما يمكن المطورين من تحسين سرعة الاستدلال وتقليل التكاليف الحسابية لتطبيقات المؤسسات.
  
• في أكتوبر 2024 ، وسع الذكاء الاصطناعي من Google إمكانات نموذج اللغة الصغيرة من خلال دمج المعالجة متعددة الوسائط ، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء النصوص والصور والصوت وتفسيرها بسلاسة ضمن نظام الذكاء الاصطناعي الموحد.
  
• في سبتمبر 2024 ، أطلقت Meta نموذجا لغويا صغيرا مضبوطا مصمما لأتمتة خدمة العملاء ، مما يحسن دقة chatbot ووقت الاستجابة لمقدمي التجارة الإلكترونية والخدمات المالية.
  
• في أغسطس 2024، كشفت Microsoft النقاب عن نموذج لغة صغيرة سحابي أصلي مصمم لمعالجة مستندات المؤسسة، مما يمكن الشركات من أتمتة مراجعة المستندات القانونية والمتعلقة بالامتثال بدقة عالية.
  
• في يوليو 2024، قدم الذكاء الاصطناعي من Amazon AWS واجهة برمجة تطبيقات قابلة للتطوير لنماذج اللغات الصغيرة، مما يسمح للمطورين بدمج التلخيص والترجمة وإنشاء التعليمات البرمجية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الويب بأقل زمن انتقال.
  
• في يونيو 2024، دخلت الذكاء الاصطناعي لشركة IBM Watson في شراكة مع كبار مقدمي الرعاية الصحية لنشر نماذج لغوية صغيرة متخصصة للتشخيص الطبي، وتعزيز توثيق المرضى بمساعدة الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات السريرية.
  
• في مايو 2024 ، أصدرت Apple الذكاء الاصطناعي نموذجا لغويا صغيرا على الجهاز مصمما للتطبيقات التي تركز على الخصوصية ، مما يضمن تفاعلات الذكاء الاصطناعي الآمنة والفعالة دون الحاجة إلى معالجة مستندة إلى السحابة.
  

يتضمن تقرير أبحاث السوق لنماذج اللغات الصغيرة (SLM) تغطية متعمقة للصناعة مع تقديرات وتوقعات من حيث الإيرادات (مليار دولار) من عام 2021 إلى عام 2034 ، للقطاعات التالية:

السوق، حسب التكنولوجيا

• قائم على التعلم العميق
• يعتمد على التعلم الآلي
• النظام القائم على القواعد

السوق حسب نوع الطراز

• مدربة مسبقا
• ضبط دقيق
• المصدر المفتوح

السوق ، حسب النشر

• سحابة
• هجين
• في أماكن العمل

السوق ، حسب الاستخدام النهائي

• دعم العملاء وروبوتات الدردشة
• الخدمات المالية والخدمات المصرفية
• الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي الطبي
• توليد الوسائط والمحتوى
• البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
• التعليم والتعليم الإلكتروني
• الشؤون القانونية والامتثال
• الاخرين

يتم توفير المعلومات المذكورة أعلاه للمناطق والبلدان التالية:

• أمريكا الشمالية