テクノロジーの世界は資金不足、大量解雇、成長よりも利益を求める投資家の要求に直面していますが、生成 AI 業界ではこうした現象は見られません。
CB Insights のデータによると、これまでのところ、世界中の 13 社の生成 AI 企業の評価額は 10 億米ドルに達しており、その大多数は過去 1 年ほどで独立段階に入っています。 . 角獣チーム。今年は、Cohere、Runway など、さらに 5 社がランクに加わりました。一部のユニコーン企業は、独自の大規模言語モデル (LLM) を開発しています。
これら 13 社の生成 AI ユニコーンのうち、ユニコーンのステータスに到達するまでの平均時間は 3.6 年でした。しかし、ユニコーンクラブ全体の平均期間は 7 年で、ほぼ 2 倍です。 この急速な資金調達と高い評価は、主に市場と投資家の生成人工知能に対する熱意と興奮によるものです。
業界の主要企業であるOpenAI の評価額は 290 億ドルで、2019 年から 10 倍に増加しています。これにAnthropic(評価額44億ドル)、Cohere(20億ドル)、Hugging Face(20億ドル)が続く。
図 | 生成 AI 分野のユニコーン企業とその評価 (出典: CB Insights)
21 世紀の最初の 10 年間に、自然言語処理テクノロジーが人々の目に見えてきました。デジタル テクノロジー変化の最初の波は、インターネットとモバイル インターネットの台頭とともに起こりました。私たちは、大規模なテクノロジーの台頭と成長を目の当たりにしてきました。インターネット企業の数。 2013 年のディープ ラーニングに始まり、デジタルおよびコンピューティング関連テクノロジーは 20 年目に突入し、急速な反復を続けており、私たちはここ数年で人工知能アプリケーションの浮き沈みも経験しました。
私たちは現在、人工知能の発展の 30 年目の始まりにいると言えます。人工知能は、より高次元で、より自律的で、マルチモーダルなシステムの方向に成長し、知覚知能から認知知能に至るまで、認知的および創造的なタスクに参加し始めるでしょう。
近年の技術の進歩により、機械の知能は「人間の知能」に近づき続けています。たとえば、GPT-3 は 2021 年の MIT Technology Review で画期的なテクノロジーのトップ 10 に選ばれ、今日お話しする GPT-4 も選ばれています。
大規模モデルの適用の成功は、生成人工知能テクノロジーの一例であり、この分野の大きな可能性を反映しています。要素技術の観点から見て、各関係者が市場を奪い合う鍵となるのがAIの大規模モデルだ。
「最も人気のある」のは、OpenAI が対話アプリケーションを構築するために大規模な言語モデルを使用していることです。これは、自然言語処理および対話システムの分野における大規模なモデルの応用可能性を示しています。 Lightski、Kyber など、他のスタートアップ企業は、生成された AI チャットボットを使用して販売や顧客サポートをサポートしています。
大規模モデルはさまざまな業界で重要な役割を果たし、現実世界のアプリケーションの革新を推進しています。
金融分野では、リスク評価、取引予測、投資意思決定に大規模なモデルが使用されます。医療分野では、病気の診断、創薬、個別治療に大型モデルが使用されています。大型モデルの応用は、より効率的でインテリジェントなソリューションをさまざまな業界にもたらし、社会の発展と進歩を促進します。
人工知能の発展の 30 年目の始まり、そしてインテリジェント時代の変革の前夜に立ち、DeepTech は [現実世界で AI の大規模モデルを使用する 15 の典型的なアプリケーション ケース] の研究活動を開始しました。 。 金融、医療、教育、科学研究 などの分野における AI の大規模モデルの実例に焦点を当て、さまざまな業界における大規模モデルの応用、効果、潜在的な課題を詳細な分析を通じて探ります。分析とケーススタディ。
また、読者に包括的な機会を提供することを目的として、それぞれのケースに共通するパターンと傾向を要約し、将来の研究と実践への提案を提示し、AI 大規模モデルのさらなる開発と応用のためのガイダンスを提供します。この分野を理解し、洞察を得ることができます。
私たちの研究に興味があり、さらなる交流や協力をご希望の場合は、いつでもご連絡ください。 私たちは、AI 大型モデルの将来の開発と応用の見通しを共同で探求するために、あらゆる分野の専門家、学者、実践者との深い交流と協力を楽しみにしています。
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