1. GPT-3.5: OpenAI의 Generative Pre-Trained Transformer(GPT) 시리즈를 기반으로 한 GPT-3.5는 올해 3월에 등장했습니다. 이전 버전인 GPT-3의 개발 버전으로, 인간의 내용에서 확장을 통합하여 NLU 및 NLG의 도구성을 개선합니다. 175B의 GPT-3보다 특정 개인이 있지만 GPT-3.5는 텍스트 코드 생성 도움말 제공과 동일한 부분에 사용자 입력으로 ChatGPT 및 검색 엔진 Bing과 같은 프로그램에 있습니다.
UnivDatos Market Insights 분석에 따르면, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 클라우드 제공 제공 서비스 제공업체에서 AI 서비스를 쉽게 만들 수 있기 때문에 LLM과 인공적 홀더 모델을 쉽게 배포하고 교육할 수 있는 크기와 관계가 없습니다. 죠. 제공할 것 같아요. 그럴 수 있어요. 또한, 스마트 시티, 특정 부분, 국방과 같이 다양한 산업이 AI 기술에 참여하도록 하기 위해 정부와 이해를 요구하는 사항이 AI 자산의 일부로서 LLM에 대한 수요를 생성합니다. 2023년에 59억 달러 크기로 평가된, 2024~2032년 예측 기간 동안 33.8%의 CAGR로 성장하여 2032년에는 10억 달러에 도달할 것입니다 .
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2. GPT-4: 2023년 3월에 장착된 GPT-4는 버튼과 이미지 입력에 더욱 강력한 기능을 실어 이전 모델보다 훨씬 더 발전했습니다. OpenAI는 별도의 선택이 가능하지 않습니다. GPT-4는 호출할 수 있는 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 처리 톤과 일을 설명하는 시스템과 같은 추가 기능이 있습니다. 이러한 개선 사항에 대해서는 기술 문제 처리 등 다양한 작업을 사용할 수 있습니다.
3. 제미니: 원래 Google 딥마인드에서 훈련한 제미니의 유용성 멀티모달 감정을 끌어내는 것은 GPT-4와 같은 모델과 씨름하는 것입니다. 문맥 환경 측면에서 사용자 강력한 커뮤니케이션에서 언어 모델의 사용자성을 스스로 목표로 하는 제미니는 AI 언어 개발 분야에서 부풀어오는 러너 중 하나입니다.
4. LLaMA: Meta의 LLaMA(Large Language Model Meta AI) 시리즈는 시중의 다른 LLM에 대한 오픈 소스 옵션을 원하는 것입니다. 주로 연구 목적으로 기능된 LLaMA는 개발자가 수익 창출을 사용하도록 제한 없이 언어 처리를 배울 수 있습니다. 자연어 처리 기술의 개발을 담당하는 개발자를 만족하고 사용하기 위해 있는 부분입니다.
5. Falcon: 연결 기술 혁신 연구소에서 개발한 Falcon은 언어 생성의 성능과 부분에 초점을 맞다. 연구와 응용 프로그램 모두를 위해 실용적인 모델을 훈련하고 사용하는 능력은 신속하지만 실제 사용에 적합한 성능을 위해 힘이 없습니다. 요약 방지 Falcon의 리뷰는 확장 가능하여 전체적으로 사용 가능하기 때문에 다양한 질문을 사용할 수 있습니다.
6. Cohere: Cohere는 배치형 사용자로 사용 가능한 오픈 소스 언어 모델을 제공하는 회사입니다. 이 회사의 특징 중 하나는 사용자가 고객 서비스 및 콘텐츠 생성과 같은 일부 작업에 대해 선택을 잘할 수 있게 만들 수 있습니다. Cohere는 다양한 회사의 그래픽 인터페이스와 강력한 API를 통해 고급 언어 처리 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 제작해 볼 수 있습니다.
종합인 연구 개요 살펴보기 - https://univdatos.com/report/large-lang-model-market
구성
분수 모형에 비해 중요한 NLP에서 또 다른 발전으로, 더 나은 향과 사용성을 제공합니다. 하지만 이러한 모델은 속도를 구현하기 쉽게 설명할 수 있는 실험 대상과 중요한 작업을 수행하는 데 적용하기 때문에 유용합니다. NLP의 미래는 면 모델의 두 가지 모델 유형이 서로 다른 수준의 정보를 분류하는 데 도움이 2차 그리드 기능 추출로 사용하면 상위 수준 모델에 대해 더 간결하고 합치기를 사진서 제공해야 한다는 것이 이미 응답합니다 엔?
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