


DeepTech lance une collection de [15 cas d'application typiques d'utilisation de grands modèles d'IA dans le monde réel]
Le monde de la technologie est confronté à des pénuries de financement, à des licenciements massifs et à des demandes d’investisseurs qui privilégient les profits plutôt que la croissance, mais vous ne verrez pas ces phénomènes dans l’industrie de l’IA générative.
Selon les données de CB Insights, à l'heure actuelle, 13 sociétés d'IA générative dans le monde ont atteint une valorisation de plus d'un milliard de dollars américains. La grande majorité d'entre elles sont entrées dans les rangs des licornes au cours de la dernière année. Cinq autres entreprises ont rejoint les rangs cette année, comme Cohere, Runway et bien d'autres encore. Certaines entreprises licornes développent leurs propres grands modèles linguistiques (LLM).
Parmi ces 13 licornes à IA générative, le temps moyen pour atteindre le statut de licorne était de 3,6 ans. Mais pour le club licorne dans son ensemble, la durée moyenne est de sept ans, soit presque deux fois plus. Ce financement rapide et ces valorisations élevées sont en grande partie dus à l’enthousiasme du marché et des investisseurs pour l’IA générative.
OpenAI, acteur leader du secteur, est valorisé à 29 milliards de dollars, soit une multiplication par dix par rapport à 2019. Il est suivi par Anthropic (évalué à 4,4 milliards de dollars), Cohere (2 milliards de dollars) et Hugging Face (2 milliards de dollars).
Graphique | Entreprises licornes dans le domaine de l'IA générative et leurs valorisations (Source : CB Insights)
Au cours des 10 premières années du 21e siècle, la technologie de traitement du langage naturel est apparue dans la vision des gens. La première vague de changements technologiques est venue avec l'essor d'Internet et de l'Internet mobile. Sociétés Internet. Depuis l’apprentissage profond en 2013, les technologies numériques et informatiques sont entrées dans la deuxième décennie d’itération rapide. Nous avons également connu des hauts et des bas dans les applications de l’intelligence artificielle au cours des dernières années.
On peut dire que nous sommes actuellement au début de la troisième décennie du développement de l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle évoluera vers des systèmes de plus grande dimension, plus autonomes et multimodaux, de l’intelligence perceptuelle à l’intelligence cognitive, l’IA commencera à participer à des tâches cognitives et créatives.
Les avancées technologiques de ces dernières années n'ont cessé de rapprocher l'intelligence artificielle de « l'intelligence humaine ». Par exemple, GPT-3 a été sélectionné comme l'une des dix technologies les plus révolutionnaires dans le cadre du MIT Technology Review en 2021, ainsi que GPT-4, dont nous parlons aujourd'hui.
L'application réussie de modèles à grande échelle est un exemple de technologie d'intelligence artificielle générative et reflète l'énorme potentiel de ce domaine. Du point de vue de la technologie sous-jacente, la clé pour laquelle toutes les parties rivalisent pour s'emparer du marché réside dans les modèles d'IA à grande échelle.
Le « plus populaire » est l’utilisation par OpenAI de modèles de langage à grande échelle pour créer des applications de dialogue, ce qui démontre le potentiel d’application des grands modèles dans les domaines du traitement du langage naturel et des systèmes de dialogue. D'autres startups utilisent des chatbots IA générés pour soutenir les ventes et le support client, comme Lightski, Kyber, etc.
Les grands modèles jouent un rôle important dans différentes industries et stimulent l'innovation dans les applications du monde réel.
Dans le domaine financier, les grands modèles sont utilisés dans l'évaluation des risques, la prévision des transactions et la prise de décision d'investissement. Dans le domaine médical, les grands modèles sont utilisés pour le diagnostic des maladies, le développement de médicaments et le traitement personnalisé... L'application de grands modèles apportera des solutions plus efficaces et intelligentes à diverses industries et favorisera le développement et le progrès de la société.
Au début de la troisième décennie de développement de l'intelligence artificielle et à la veille de la transformation de l'ère intelligente, DeepTech a lancé le travail de recherche [15 cas d'application typiques de l'utilisation de grands modèles d'IA dans le monde réel]. Nous nous concentrerons sur des cas réels de grands modèles d'IA dans les domaines de la finance, des soins médicaux, de l'éducation, de la recherche scientifique et d'autres domaines, et explorerons l'application, les effets et les défis potentiels des grands modèles dans différentes industries à travers des analyses détaillées et des études de cas.
Nous résumerons également les modèles et tendances communs dans chaque cas, proposerons des suggestions pour la recherche et la pratique futures, et fournirons des conseils pour le développement et l'application ultérieurs de grands modèles d'IA, dans l'espoir de fournir aux lecteurs l'opportunité de comprendre et d'acquérir une compréhension globale. dans ce domaine.
Si vous êtes intéressé par nos recherches et souhaitez approfondir les échanges et la coopération, n'hésitez pas à nous contacter à tout moment. Nous attendons avec impatience des échanges et une coopération approfondis avec des professionnels, des universitaires et des praticiens de tous horizons pour explorer conjointement les perspectives de développement futur et d’application des grands modèles d’IA.
Nous sommes impatients de partager avec vous nos résultats de recherche utilisant de grands modèles d'IA dans le monde réel et d'explorer avec vous les développements futurs dans ce domaine passionnant. Que vous soyez un praticien de l'industrie, un expert universitaire ou une personne intéressée, nous apprécions votre participation et votre contribution. Travaillons ensemble pour créer un nouveau chapitre des grands modèles d'IA dans le monde réel !
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