IDC は、GenAI への支出は 2027 年に 1,430 億米ドルに達し、5 年間の年平均成長率は 73.3% になると予測しています。
International Data Corporation (IDC) の新しい予測によると、世界企業は 2023 年に GenAI ソリューションに 160 億ドル近くを投資することになります。 GenAIソフトウェア、関連インフラストラクチャハードウェア、IT/ビジネスサービスを含むこの支出は、2027年には1,430億ドルに達すると予想されており、2023年から2027年の予測期間中の年間平均成長率は73.3%となります。これは、AI 支出全体の成長率の 2 倍以上であり、同じ期間における世界の IT 支出の年間平均成長率のほぼ 13 倍です。
世界的な人工知能とオートメーションの市場調査およびコンサルティング サービスを担当する IDC グループ副社長のリトゥ ジョティ氏は次のように述べています。「生成人工知能 (GenAI) は一時的なものではありません。 「倫理的かつ責任ある導入を通じて、GenAI は業界を再構築し、私たちの働き方、遊び方、そして世界との関わり方を変える準備ができています。」
IDC は、組織が初期の実験から、エッジまで拡張する GenAI アプリケーションへのターゲットを絞ったユースケースの積極的な構築に移行するにつれて、GenAI への投資が今後数年間で進化すると予想しています。
IDC グローバル リサーチ グループのバイスプレジデント、リック ヴィラーズ氏は次のように指摘しました。「2025 年までに、ワークロードの変化とリソース割り当ての混乱により、GenAI への投資はある程度制限されるでしょう。 「期待される投資率を制限する可能性のあるその他の要因には、価格設定、プライバシーとセキュリティに関する懸念、消費者の反感や政府の介入を引き起こす重大な危機の可能性が含まれます。」 "
予測期間の終わりまでに、GenAI への支出は人工知能支出全体の 28.1% を占め、今年の 9.0% よりも大幅に高くなるでしょう。これらのソリューションが企業のデジタル ビジネス管理プラットフォームの基礎要素となるため、GenAI への支出は構築段階を過ぎても引き続き堅調となるでしょう。
ハードウェア、サービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS)、システム インフラストラクチャ ソフトウェア (SIS) を含む GenAI インフラストラクチャは、構築フェーズにおける最大の投資領域となります。しかし、予測期間の終わりまでに、GenAI サービスは 5 年間の年平均成長率 76.8% で徐々にインフラストラクチャを超えるでしょう。 2023 年から 2027 年の予測では、GenAI ソフトウェア分野が最も急速に成長し、GenAI プラットフォーム/モデルの CAGR は 96.4% となり、次に GenAI アプリケーション開発および展開 (AD&D) とアプリケーション ソフトウェアが CAGR 82.7% で続きます。
IDC レポート「GenAI 導入市場の見通し: GenAI グローバル コア IT 支出予測、2023 ~ 2027 年」では、IDC の暫定的な包括的なグローバル GenAI 導入予測と、組織が 2023 年から 2027 年までに支出を割り当てる時期を提供します。コア IT テクノロジ製品/ GenAI 機能をビジネスに実装するためのサービス。 GenAIの統合によって強化されたエンドデバイス、ネットワークサービス、ソフトウェアアプリケーションへの影響を含む、より詳細な予測が今後数か月以内に発表される予定です。
以上がIDC は、GenAI への支出は 2027 年に 1,430 億米ドルに達し、5 年間の年平均成長率は 73.3% になると予測しています。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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