소규모 언어 모델 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 기술별, 도입별, 용도별, 지역별, 부문 예측(2024-2030년)
Small Language Model Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technology, By Deployment (Cloud, On-premises, Hybrid), By Application, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030
상품코드:1575260
리서치사:Grand View Research, Inc.
발행일:2024년 09월
페이지 정보:영문 150 Pages
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한글목차
소규모 언어 모델 시장 규모와 동향 :
소규모 언어 모델 시장 규모는 2023년에 77억 6,000만 달러에 달하며, 2024-2030년에 15.6%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.
기업이 생성형 AI의 복잡성을 관리함에 따라 소규모 언어 모델은 능력과 실용성의 균형을 맞추는 유망한 솔루션을 제공합니다. 이러한 모델은 AI 기술의 중요한 발전을 보여 주며, 기업이 AI의 힘을 보다 통제되고 효율적이며 맞춤화된 방식으로 활용할 수 있는 방법을 제공합니다. 소규모 언어 모델 기술의 지속적인 개선과 혁신은 기업 AI 솔루션의 미래에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
소규모 언어 모델(SLM)은 대규모 모델의 수십억 개에 비해 일반적으로 수천만에서 수억 개에 이르는 적은 수의 제한을 전략적으로 사용한다는 점에서 차별화됩니다. 이러한 의도적인 설계는 강력한 언어적 아이디어와 생성 능력을 유지하면서 계산 효율성과 작업별 성능을 향상시키며, 지식 추출, 모델 압축, 전이 학습과 같은 주요 기술은 SLM을 최적화하는 데 필수적입니다. 이러한 기술은 대규모 모델의 광범위한 지식을 보다 집중적인 도메인별 툴로 추출하여 SLM이 높은 성능을 유지하면서 정확하고 효과적인 용도를 제공할 수 있도록 돕습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 개요
제3장 소규모 언어 모델 시장 변수, 동향, 범위
시장 서론/계통 전망
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
업계의 기회
업계의 과제
소규모 언어 모델 시장 분석 툴
Porter의 산업 분석
PESTEL 분석
제4장 소규모 언어 모델 시장 : 기술 추정·동향 분석
부문 대시보드
소규모 언어 모델 시장 : 기술 변동 분석, 백만 달러, 2023년·2030년
딥러닝 기반
기계학습 기반
룰 베이스 시스템
제5장 소규모 언어 모델 시장 : 도입 추정·동향 분석
부문 대시보드
소규모 언어 모델 시장 : 도입 변동 분석, 백만 달러, 2023년·2030년
클라우드
온프레미스
하이브리드
제6장 소규모 언어 모델 시장 : 용도 추정·동향 분석
부문 대시보드
소규모 언어 모델 시장 : 용도 변동 분석, 백만 달러, 2023년·2030년
소비자용 용도
기업용 용도
헬스케어
금융
소매
법무
기타
제7장 소규모 언어 모델 시장 : 지역 추정·동향 분석
소규모 언어 모델 시장 점유율, 지역별, 2023년·2030년, 백만 달러
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
영국
독일
프랑스
아시아태평양
중국
일본
인도
한국
호주
라틴아메리카
브라질
중동 및 아프리카
사우디아라비아
아랍에미리트
남아프리카공화국
제8장 경쟁 구도
최근 동향과 영향 분석 : 주요 시장 참여 기업별
기업 분류
기업의 시장 포지셔닝
기업의 시장 점유율 분석
기업 히트맵 분석
전략 지도제작
확대
합병과 인수
파트너십과 협업
신제품의 발매
연구개발
기업 개요
Meta AI
Microsoft
Salesforce AI
Alibaba
Mosaic ML
Technology Innovation Institute(TII)
Hugging Face
KSA
영문 목차
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Small Language Model Market Size & Trends:
The small language model market size was estimated at USD 7.76 billion in 2023 and is projected to grow at a CAGR of 15.6% from 2024 to 2030. As businesses manage the complexities of generative AI and small language model are provide promising solution that strikes a balance between capability and practicality. These models mark an important advancement in AI technology, providing companies with a way to leverage AI's power in a more controlled, efficient, and customized manner. The continuous improvements and innovations in small language model technology are expected to influence the future of enterprise AI solutions significantly.
Small Language Models (SLMs) stand out due to their strategic use of fewer limitations, normally varying from tens to hundreds of millions, compared to the billions found in larger models. This deliberate design boosts computational efficiency and task-specific performance while preserving strong language conception and generation abilities. Key techniques such as knowledge distillation, model compression, and transfer learning are crucial for optimizing SLMs. These methods help extract the extensive knowledge of larger models into a more focused and domain-specific tool, allowing SLMs to deliver precise and effective applications while maintaining high performance.
Global Small Language Model Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2018 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the global small language model market report based on technology, deployment, application, and region:
Technology Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Deep Learning Based
Machine Learning based
Rule based system
Deployment Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Cloud
On-premises
Hybrid
Application Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Consumer Applications
Enterprise Applications
Healthcare
Finance
Retail
Legal
Others
Regional Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
North America
U.S.
Canada
Europe
Germany
UK
France
Asia Pacific
China
Japan
India
South Korea
Australia
Latin America
Brazil
Mexico
Middle East and Africa (MEA)
Kingdom of Saudi Arabia
UAE
South Africa
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation and Scope
1.2. Market Definitions
1.3. Research Methodology
1.3.1. Information Procurement
1.3.2. Information or Data Analysis
1.3.3. Market Formulation & Data Visualization
1.3.4. Data Validation & Publishing
1.4. Research Scope and Assumptions
1.4.1. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Small Language Model Market Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Introduction/Lineage Outlook
3.2. Market Dynamics
3.2.1. Market Drivers Analysis
3.2.2. Market Restraints Analysis
3.2.3. Industry Opportunities
3.2.4. Industry Challenges
3.3. Small Language Model Market Analysis Tools
3.3.1. Porter's Analysis
3.3.2. PESTEL Analysis
Chapter 4. Small Language Model Market: Technology Estimates & Trend Analysis
4.1. Segment Dashboard
4.2. Small Language Model Market: Technology Movement Analysis, USD Million, 2023 & 2030
4.3. Deep Learning Based
4.3.1. Deep Learning Based Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
4.4. Machine Learning based
4.4.1. Machine Learning based Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
4.5. Rule based system
4.5.1. Rule based system Market Revenue Estimates and Forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. Small Language Model Market: Deployment Estimates & Trend Analysis
5.1. Segment Dashboard
5.2. Small Language Model Market: Deployment Movement Analysis, USD Million, 2023 & 2030
