مدل‌های زبان کوچک: غولی در حال ظهور

ظهور هوش مصنوعی کارآمد

بازار مدل‌های زبان کوچک نه تنها در حال رشد است، بلکه در حال شکوفایی است. با ارزش 7.9 میلیارد دلار در سال 2023، پیش‌بینی می‌شود که این بازار تا سال 2032 به رقم خیره‌کننده 29.64 میلیارد دلار برسد. این امر نشان‌دهنده نرخ رشد مرکب سالانه (CAGR) 15.86 درصد از سال 2024 تا 2032 است. اما چه چیزی باعث این رشد انفجاری می‌شود؟ پاسخ در افزایش تقاضا برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی نهفته است که نه تنها قدرتمند، بلکه کارآمد و مقرون به صرفه نیز هستند.

برخلاف همتایان بزرگ‌تر و پرمصرف خود، SLM ها یک گزاره قانع‌کننده ارائه می‌دهند: عملکرد بالا با نیازهای محاسباتی کمتر و هزینه‌های کاهش‌یافته. این امر آن‌ها را به‌ویژه برای کسب‌وکارها و سازمان‌هایی که به دنبال استفاده از قدرت هوش مصنوعی بدون صرف هزینه‌های هنگفت هستند، جذاب می‌کند.

تقویت صنایع، دگرگونی کاربردها

تطبیق‌پذیری SLM ها یک عامل کلیدی است که باعث پذیرش گسترده آن‌ها می‌شود. این مدل‌ها به یک حوزه خاص محدود نمی‌شوند. در عوض، آن‌ها در طیف گسترده‌ای از بخش‌ها کاربرد پیدا می‌کنند، از جمله:

• مراقبت‌های بهداشتی: SLM ها در حال متحول کردن مراقبت از بیمار، کمک به تشخیص پزشکی و ساده‌سازی فرآیندهای اداری هستند.
• امور مالی: صنعت مالی از SLM ها برای کارهایی مانند کشف تقلب، ارزیابی ریسک و اتوماسیون خدمات مشتری استفاده می‌کند.
• خرده‌فروشی: SLM ها تجربیات مشتری را از طریق توصیه‌های شخصی‌شده، دستیاران مجازی و مدیریت کارآمد موجودی بهبود می‌بخشند.
• تولید: فرآیندها را خودکار کنید، تعمیر و نگهداری و زنجیره های تامین را پیش بینی کنید و ابزارها را مدیریت کنید.

کاربردهای بالقوه SLM ها گسترده هستند و با بلوغ فناوری همچنان در حال گسترش هستند. آینده احتمالاً شاهد ادغام بیشتر SLM ها در محاسبات لبه‌ای (edge computing) و پلتفرم‌های IoT خواهد بود که پذیرش آن‌ها را تسریع می‌بخشد.

ارتباط مصرف‌کننده و مراقبت‌های بهداشتی

در میان چشم‌انداز متنوع کاربردهای SLM، دو بخش برجسته هستند: کاربردهای مصرف‌کننده و مراقبت‌های بهداشتی.

در سال 2023، بخش مصرف‌کننده سهم عمده‌ای از بازار SLM را به خود اختصاص داد و تقریباً 29 درصد از کل درآمد را به خود اختصاص داد. این تسلط ناشی از استفاده گسترده از SLM ها در کاربردهای روزمره مانند:

• دستیاران مجازی: SLM ها پاسخ‌های هوشمند و قابلیت‌های فعال دستیاران مجازی را در تلفن‌های هوشمند و دستگاه‌های خانه هوشمند تقویت می‌کنند.
• چت‌بات‌ها: SLM ها مکالمات طبیعی‌تر و جذاب‌تری را با چت‌بات‌های خدمات مشتری امکان‌پذیر می‌کنند و رضایت کاربر را بهبود می‌بخشند.
• سیستم‌های توصیه‌گر: SLM ها داده‌های کاربر را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا توصیه‌های محصول شخصی‌شده را ارائه دهند و تجربه خرید را بهبود بخشند.

مقرون‌به‌صرفه بودن و کارایی SLM ها، آن‌ها را برای این کاربردهای مصرف‌کننده، که در آن مقیاس‌پذیری و مقرون‌به‌صرفه بودن بسیار مهم است، ایده‌آل می‌کند.

درحالی‌که کاربردهای مصرف‌کننده در حال حاضر پیشتاز هستند، بخش مراقبت‌های بهداشتی برای رشد انفجاری آماده شده است. با CAGR پیش‌بینی‌شده 18.31 درصد از سال 2024 تا 2032، مراقبت‌های بهداشتی به سرعت SLM ها را برای دگرگونی جنبه‌های مختلف این صنعت می‌پذیرد.

مزایای SLM ها در مراقبت‌های بهداشتی متعدد است:

• بهبود تصمیم‌گیری بالینی: SLM ها می‌توانند حجم وسیعی از داده‌های پزشکی را تجزیه و تحلیل کنند تا به پزشکان در تشخیص دقیق‌تر و برنامه‌های درمانی کمک کنند.
• مستندسازی خودکار: SLM ها می‌توانند وظایف اداری را با تولید خودکار یادداشت‌ها و گزارش‌های بیمار ساده کنند.
• دستیاران مجازی بهداشت در زمان واقعی: SLM ها دستیاران مجازی را تقویت می‌کنند که می‌توانند دسترسی فوری به اطلاعات و پشتیبانی پزشکی را برای بیماران فراهم کنند.

تقاضای روزافزون برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی سازگار با حریم خصوصی و ایمن در مراقبت‌های بهداشتی، پذیرش SLM ها را تسریع می‌بخشد، که تعادل قانع‌کننده‌ای از عملکرد و حفاظت از داده‌ها را ارائه می‌دهند.

یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق: داستان دو فناوری

در پس قابلیت‌های SLM ها، دو رویکرد فناورانه اصلی وجود دارد: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.

در سال 2023، SLM های مبتنی بر یادگیری ماشین بر بازار تسلط داشتند و سهم قابل‌توجه 58 درصدی را به خود اختصاص دادند. این تسلط ناشی از چندین مزیت کلیدی است:

• شدت محاسباتی کمتر: مدل‌های یادگیری ماشین عموماً نسبت به مدل‌های یادگیری عمیق، منابع کمتری مصرف می‌کنند، کهآن‌ها را مقرون‌به‌صرفه‌تر و در دسترس‌تر می‌کند.
• قابلیت توضیح: مدل‌های یادگیری ماشین اغلب راحت‌تر تفسیر می‌شوند و شفافیت بیشتری در فرآیندهای تصمیم‌گیری آن‌ها ارائه می‌دهند.
• کارایی در دستگاه‌های لبه‌ای: مدل‌های یادگیری ماشین برای استقرار در دستگاه‌های لبه‌ای با قدرت پردازش محدود، مانند تلفن‌های هوشمند و حسگرهای IoT، مناسب هستند.

این ویژگی‌ها، SLM های مبتنی بر یادگیری ماشین را برای کاربردهایی مانند تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، پردازش زبان طبیعی و اتوماسیون ایده‌آل می‌کند.

با این حال، بخش SLM مبتنی بر یادگیری عمیق به سرعت در حال پیشرفت است. با CAGR پیش‌بینی‌شده 17.84 درصد از سال 2024 تا 2032، یادگیری عمیق آماده است تا به یک نیروی اصلی در بازار SLM تبدیل شود.

مزایای SLM های مبتنی بر یادگیری عمیق عبارتند از:

• درک مفهومی برتر: مدل‌های یادگیری عمیق در درک تفاوت‌های ظریف زبان برتری دارند و پردازش زبان طبیعی دقیق‌تر و پیچیده‌تری را امکان‌پذیر می‌کنند.
• دقت بیشتر در وظایف پیچیده: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند وظایف پیچیده زبانی، مانند هوش مصنوعی مکالمه‌ای، ترجمه هم‌زمان و تولید متن خاص دامنه را با دقت بیشتری انجام دهند.

نوآوری‌های مداوم در شبکه‌های عصبی و پیشرفت‌های سخت‌افزاری، پذیرش فزاینده SLM های مبتنی بر یادگیری عمیق را به‌ویژه در کاربردهایی که نیاز به درک پیشرفته زبان و قابلیت‌های تصمیم‌گیری دارند، هدایت می‌کند.

ابر، ترکیبی و آینده استقرار

استقرار SLM ها یکی دیگر از زمینه‌های تحول قابل‌توجه است که دو مدل اصلی در حال ظهور هستند: استقرارهای مبتنی بر ابر و ترکیبی.

در سال 2023، SLM های مبتنی بر ابر بر بازار تسلط داشتند و تقریباً 58 درصد از درآمد را به خود اختصاص دادند. این تسلط ناشی از مزایای متعدد محاسبات ابری است، از جمله:

• مقرون‌به‌صرفه بودن: استقرارهای مبتنی بر ابر نیاز به زیرساخت‌های پرهزینه در محل را از بین می‌برند و هزینه‌های سرمایه‌ای را کاهش می‌دهند.
• مقیاس‌پذیری: پلتفرم‌های ابری می‌توانند به راحتی منابع را برای پاسخگویی به تقاضاهای در حال تغییر افزایش یا کاهش دهند و انعطاف‌پذیری و بهینه‌سازی هزینه را فراهم کنند.
• دسترسی از راه دور: SLM های مبتنی بر ابر را می‌توان از هر جایی با اتصال به اینترنت در دسترس قرار داد و همکاری و کار از راه دور را تسهیل کرد.

ظهور هوش مصنوعی به‌عنوان سرویس (AIaaS) پذیرش SLM های مبتنی بر ابر را بیشتر می‌کند و دسترسی و ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی را در جریان‌های کاری موجود برای سازمان‌ها آسان‌تر می‌کند.

با این حال، مدل استقرار ترکیبی به سرعت در حال پیشرفت است. با CAGR پیش‌بینی‌شده 18.25 درصد از سال 2024 تا 2032، استقرارهای ترکیبی آماده هستند تا به یک نیروی اصلی در بازار SLM تبدیل شوند.

استقرارهای ترکیبی مزایای پردازش روی دستگاه و کارایی ابر را با هم ترکیب می‌کنند و چندین مزیت کلیدی را ارائه می‌دهند:

• حریم خصوصی داده‌های پیشرفته: داده‌های حساس را می‌توان به صورت محلی روی دستگاه پردازش کرد و خطر نقض داده‌ها را کاهش داد.
• تاخیر کمتر: پردازش روی دستگاه نیاز به ارسال داده به ابر را از بین می‌برد، تاخیر را کاهش می‌دهد و پاسخگویی را بهبود می‌بخشد.
• کارایی هزینه: استقرارهای ترکیبی می‌توانند با استفاده از منابع روی دستگاه و ابر، هزینه‌ها را بهینه کنند.

این مزایا، استقرارهای ترکیبی را به‌ویژه برای صنایعی با الزامات نظارتی سخت‌گیرانه، مانند مراقبت‌های بهداشتی و امور مالی، که در آن هم عملکرد و هم امنیت بسیار مهم هستند، جذاب می‌کند.

پویایی‌های منطقه‌ای: آمریکای شمالی پیشتاز، آسیا و اقیانوسیه در اوج

توزیع جغرافیایی بازار SLM پویایی‌های منطقه‌ای جالبی را نشان می‌دهد.

در سال 2023، آمریکای شمالی بزرگترین سهم درآمد را به خود اختصاص داد و تقریباً 33 درصد از بازار جهانی را به خود اختصاص داد. این تسلط ناشی از چندین عامل است:

• بنیاد فناوری قوی: آمریکای شمالی دارای زیرساخت‌های فناوری قوی و یک اکوسیستم هوش مصنوعی پررونق است.
• نفوذ گسترده هوش مصنوعی: پذیرش هوش مصنوعی در صنایع مختلف در آمریکای شمالی گسترده است و تقاضا برای SLM ها را افزایش می‌دهد.
• سرمایه‌گذاری‌های هنگفت از سوی شرکت‌های فناوری پیشرو: شرکت‌های بزرگ فناوری در آمریکای شمالی سرمایه‌گذاری‌های هنگفتی در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی انجام می‌دهند و نوآوری در فضای SLM را تقویت می‌کنند.

با این حال، منطقه آسیا و اقیانوسیه به عنوان یک نیروگاه رشد در حال ظهور است. با CAGR پیش‌بینی‌شده 17.78 درصد از سال 2024 تا 2032، آسیا و اقیانوسیه آماده است تا به یک بازیگر اصلی در بازار SLM تبدیل شود.

عوامل متعددی این رشد سریع را هدایت می‌کنند:

• تحول دیجیتال سریع: کشورهای آسیا و اقیانوسیه در حال تحول دیجیتال سریع هستند و زمینه مساعدی برای پذیرش هوش مصنوعی ایجاد می‌کنند.
• افزایش پذیرش هوش مصنوعی: کسب‌وکارها و دولت‌ها در آسیا و اقیانوسیه به طور فزاینده‌ای از فناوری‌های هوش مصنوعی استقبال می‌کنند و تقاضا برای SLM ها را افزایش می‌دهند.
• ابتکارات دولتی: دولت‌ها در کشورهایی مانند چین، ژاپن و هند به طور فعال از طریق ابتکارات و سرمایه‌گذاری‌های مختلف، توسعه هوش مصنوعی را ترویج می‌کنند.

ترکیب این عوامل، همراه با زیرساخت‌های پیشرفته و افزایش نفوذ اینترنت، گسترش سریع بازار SLM را در آسیا و اقیانوسیه تقویت می‌کند.
آینده مدل های زبان کوچک احتمالاً شاهد پشتیبانی چند زبانه و ادغام SLM ها در محاسبات لبه و پلتفرم های IoT خواهد بود.
بازار مدل های زبان کوچک برای رشد قابل توجهی در سال های آینده آماده است.