研究表明，LLM市场预计将于2025年达到1284亿美元规模

बड़े भाषा मॉडल के लिए वैश्विक बाजार, जिसे एलएलएम के संक्षिप्त नाम से जाना जाता है, फॉर इनसाइट्स कंसल्टेंसी के शोध के अनुसार, 2025 तक इसके US$ 12.8 बिलियन तक पहुंचने की उम्मीद है. यह अनुमान २०३४ में यूएस१ टीपी४ टी५९.४ बिलियन तक की वृद्धि की ओर इशारा करता है, इस अवधि में ३४.८१ टीपी३ टी की वार्षिक चक्रवृद्धि दर के साथ।. 

सर्वेक्षण प्रौद्योगिकी, शिक्षा, स्वास्थ्य और कॉर्पोरेट सेवाओं जैसे क्षेत्रों में अपनाने के रुझान पर विचार करता है। डेटा बाजार विश्लेषण, बुनियादी ढांचे के निवेश के अनुमान और क्षेत्र में कंपनियों के साथ साक्षात्कार के माध्यम से एकत्र किया गया था।. 

रिपोर्ट बताती है कि इन तकनीकों को आगे बढ़ाने से व्यावसायिक रणनीतियों को फिर से कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, निवेश निर्णयों को प्रभावित किया जा सकता है और अर्थव्यवस्था के विभिन्न क्षेत्रों में स्वचालन का विस्तार किया जा सकता है।.

एलएलएम क्या हैं और वे रोजमर्रा की जिंदगी को कैसे प्रभावित करते हैं? 

एलएलएम, बड़े भाषा मॉडल का संक्षिप्त रूप, प्राकृतिक भाषा को समझने, संसाधित करने और उत्पन्न करने के लिए बड़ी मात्रा में पाठ पर प्रशिक्षित भाषा मॉडल हैं। ये उपकरण भाषाई पैटर्न का विश्लेषण करते हैं और पाठ प्रारूप में स्वचालित प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करते हैं।. 

व्यवहार में, वे चैटजीपीटी, जेमिनी और क्लाउड जैसे समाधानों के साथ-साथ Google के एआई अवलोकन जैसी सुविधाओं के पीछे हैं, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संश्लेषित जानकारी से खोजों में प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया प्रदर्शित करता है।.

इन प्रौद्योगिकियों का प्रभाव पहले से ही विभिन्न उद्योगों में ध्यान देने योग्य है ग्राहक सेवा में, एलएलएम-आधारित चैटबॉट अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, अनुरोधों को अग्रेषित कर सकते हैं और संचार को निजीकृत कर सकते हैं।. 

शिक्षा में, वे छात्रों को त्वरित सारांश और स्पष्टीकरण के साथ मदद करते हैं स्वास्थ्य में, वे पेशेवरों को मेडिकल रिकॉर्ड व्यवस्थित करने और नैदानिक जानकारी की समीक्षा करने में मदद करते हैं कॉर्पोरेट वातावरण में, वे प्रूफरीडिंग, दस्तावेज़ वर्गीकरण और रिपोर्ट पीढ़ी जैसे कार्यों को स्वचालित करके उत्पादकता बढ़ाते हैं।. 

ये एप्लिकेशन वर्कफ़्लो को बदल देते हैं और प्रक्रियाओं को अधिक चुस्त और डेटा-संचालित बनाते हैं।.

एलएलएम प्रतिक्रियाओं में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए कंपनियों के लिए रणनीतियाँ

एलएलएम द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं में एक ब्रांड की उपस्थिति उन संकेतों पर निर्भर करती है जो ये मॉडल वेब पर उपलब्ध सामग्री से निकालते हैं। अहेरेफ्स द्वारा एक अध्ययन, ७५ हजार ब्रांडों के विश्लेषण के आधार पर, यह दर्शाता है कि ऑफ-साइट कारकों (यानी, संस्थागत साइट के बाहर के संकेत) का “AI अवलोकन” में दृश्यता के साथ उच्चतम सहसंबंध है”. 

अध्ययन के मुख्य परिणाम हैं: 0.664 के सहसंबंध के साथ वेब पर ब्रांड उल्लेख (ब्रांड वेब उल्लेख); 0.527 के साथ ब्रांड एंकर; 0.392 के साथ ब्रांड के लिए खोज मात्रा; और 0.218 के साथ बैकलिंक की संख्या। अध्ययन यह भी बताता है कि सहसंबंध कार्य-कारण का संकेत नहीं देता है, बल्कि यह इंगित करता है कि मॉडल आमतौर पर संदर्भ के रूप में कौन से सिग्नल का उपयोग करते हैं।. 

को फेलिप कार्डोसो, ऑफ-पेज एसईओ एजेंसी के सीईओ और डिजिटल पीआर रैंक राइट, इस परिवर्तन का सीधा प्रभाव जनसंपर्क के क्षेत्र पर भी पड़ता है।. 

“संचार विभागों ने हमेशा पत्रकारों, प्रभावशाली लोगों और खोज इंजनों को प्रभावित करने के लिए काम किया है अब, उन्हें भाषा मॉडल को प्रभावित करना सीखना होगा यह न केवल एक तकनीकी मुद्दा है, यह एक रणनीतिक मुद्दा है जो कोई भी जल्दी समझता है कि डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र को कैसे ठीक से खिलाया जाए लगातार संकेतों के साथ रिक्त स्थान पर कब्जा कर लिया जाएगा जो पहले भुगतान मीडिया या पारंपरिक कार्बनिक रैंकिंग पर निर्भर थे”, वह आगे कहते हैं।.

एलएलएम-संचालित वातावरण में ब्रांड दृश्यता बढ़ाने के लिए कुछ व्यावहारिक सिफारिशें निम्नलिखित हैंः

• वेब पर ब्रांड के कार्य उल्लेखः 

प्रेस कार्यालय, सामग्री साझेदारी और अभियानों में निवेश करें जो प्रासंगिक पोर्टलों में कंपनी के नाम उद्धरण उत्पन्न करते हैं उल्लेखों को आवश्यक रूप से लिंक शामिल करने की आवश्यकता नहीं है ब्रांड का उल्लेख करने वाले टेक्स्ट मॉडल को एक प्रासंगिक इकाई के रूप में पहचानने में मदद करते हैं, जिससे एआई-जनित प्रतिक्रियाओं में प्रदर्शित होने की संभावना बढ़ जाती है।.

• ब्रांड एंकर और प्रासंगिक लिंक को अनुकूलित करेंः 

लिंक बिल्डिंग रणनीतियों की स्थापना करें जो एंकर टेक्स्ट के रूप में ब्रांड नाम के नियंत्रित विविधताओं का उपयोग करते हैं यह अभ्यास इकाई संकेतों को मजबूत करता है और एलएलएम द्वारा उत्पादित खोज इंजन और प्रतिक्रियाओं में सही पहचान में योगदान देता है।.

• ब्रांड खोज मात्रा का विस्तार करेंः 

कंपनी के नाम के लिए प्रत्यक्ष खोजों को प्रोत्साहित करने के लिए ब्रांडिंग और जागरूकता अभियानों के साथ ऑन-साइट एसईओ तकनीकों को मिलाएं इस मात्रा में वृद्धि स्वचालित प्रतिक्रियाओं में दृश्यता के लिए सबसे दृढ़ता से सहसंबद्ध कारकों में से एक है।.

• गुणवत्ता बैकलिंक्स को मजबूत करेंः 

उल्लेखों की तुलना में कम सहसंबंध के साथ भी, बैकलिंक्स डिजिटल प्राधिकरण को मजबूत करने के लिए महत्वपूर्ण बने हुए हैं विश्वसनीय और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक वेबसाइटों से लिंक को प्राथमिकता दें, पीआर कार्यों और तकनीकी एसईओ रणनीतियों को संतुलित करें।.

• निष्कर्षण के लिए संरचना सामग्रीः 

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न, कार्यकारी सारांश, और संरचित डेटा के साथ सुव्यवस्थित वर्गों के साथ पृष्ठ बनाएं यह प्रारूप एलएलएम के लिए स्वचालित रूप से पढ़ने के लिए आसान बनाता है और प्रतिक्रियाओं में उपयोग किए जा रहे वेबसाइट स्निपेट की संभावना को बढ़ाता है।.

• ऑफ-साइट सिग्नल की निगरानी करेंः 

उल्लेखों और लिंक के विकास को ट्रैक करने के लिए ब्रांड मॉनिटरिंग और एसईओ टूल, जैसे अहेरेफ्स या इसी तरह का उपयोग करें इन संकेतकों के आधार पर अभियानों और संचार कार्यों को समायोजित करें।.

एलएलएम बाजार का अनुमानित विस्तार एक महत्वपूर्ण आर्थिक आंदोलन का प्रतिनिधित्व करता है, जिसका तकनीकी बुनियादी ढांचे, व्यावसायिक रणनीतियों और सूचना उपभोग की गतिशीलता पर सीधा प्रभाव पड़ता है।. 

ब्रांडों के लिए, डिजिटल उपस्थिति को अपनाना और प्राधिकरण संकेतों में निवेश करना कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा तेजी से मध्यस्थ वातावरण में दृश्यता के लिए विवाद का एक केंद्रीय हिस्सा बन गया है। बाजार संकेतकों की निगरानी करना और लगातार एसईओ और पीआर तकनीकों को लागू करना इस नए परिदृश्य में प्रासंगिक बने रहने के लिए रणनीतिक कदम हैं।.