Der Durchbruch, der ChatGPT ist: Wie viel kostet es, es zu bauen?

Seit seiner Einführung im November 2022 hat ChatGPT die technologische Welt, wie wir sie kennen, erschüttert. Der von OpenAI entwickelte Chatbot zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) hat der Welt gezeigt, wie transformativ künstliche Intelligenz sein wird. Vom Bestehen von Prüfungen auf Universitätsniveau bis zum Schreiben von Grundsatzreden, von der Unterstützung von Marketingfachleuten bis hin zur Unterstützung von Programmierern beim Schreiben und Debuggen von Codes, keine Branche oder Domäne bleibt von dieser als ChatGPT bekannten KI-Revolution unberührt.

Darüber hinaus hat mit der jüngsten Investition von Microsoft in ChatGPT (die dritte von Microsoft seit 2019) sogar Google einen „Code Red“ erklärt, der eine existenzielle Bedrohung für sein Monopol im Suchgeschäft voraussieht. Unternehmen auf der ganzen Welt sind von den Fähigkeiten von ChatGPT inspiriert und beeindruckt, und die meisten möchten die Technologie für ihre Organisationen nutzen.

Wir bei Appinventiv waren auch erstaunt über die Wellen, die ChatGPT in der Technologiebranche erzeugt hat.

Daher wollten wir im Interesse unseres Publikums unsere Experteneinblicke darüber teilen, wie man eine App wie ChatGPT und ChatGPT-App-Entwicklungskosten erstellt, die zwischen 100.000 und 500.000 US-Dollar liegen können (mehr Details später). Wir werden Sie auch ausführlich durch den geschäftlichen und technischen Prozess der Erstellung eines solchen Chatbots führen. Bevor wir jedoch tief in den technischen Hokuspokus eintauchen, lassen Sie uns ChatGPT verstehen.

Was genau ist ChatGPT und worum geht es bei dem Hype?

Im Wesentlichen ist ChatGPT ein Chatbot. Aber wenn man etwas genauer hinschaut, ist es so viel mehr als das. OpenAI hat ein künstliches Intelligenzmodell zur Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt, das auf der Technologie „Generative Pre-trained Transformer 3“ (GPT 3) basiert.

In seinen eigenen Worten: „ChatGPT ist ein hochmodernes Sprachgenerierungsmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es verwendet Deep-Learning-Techniken, um Text basierend auf den erhaltenen Eingaben zu generieren. Dies ermöglicht es ChatGPT, Gespräche zu führen und Fragen zu einer Vielzahl von Themen mit hoher Kohärenz und Konsistenz zu beantworten.“

KI-Chatbots konnten jahrelang keine menschenähnlichen Gespräche führen, und ihre Fähigkeiten waren begrenzt. Aber diese Herausforderung wurde jetzt mit dem Aufkommen des Transferlernens (mehr dazu gleich) und der Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten, überwunden. Daher der Rummel.

OpenAI entwickelt seinen GPT-Algorithmus seit Jahren, die neueste Version ist GPT 3. OpenAI trainierte die erste Version von GPT mit dem Ziel der kausalen Sprachmodellierung (CLM), um das nächste Token in einer Sequenz vorhersagen zu können. Aufbauend auf diesem Modell könnte GPT 2 aus grammatikalischer und sprachlicher Sicht kohärenten Text erzeugen.

Dann kam GPT 3, auf dem ChatGPT basiert. Der Konversations-KI-Chatbot wurde über Nacht zu einer Internet-Sensation und hatte 1 Million Benutzer in nur fünf Tagen und 10 Millionen in 40 Tagen.

Entwicklungskosten für die ChatGPT-App: Eine umfassende Aufschlüsselung

Mehrere Faktoren bestimmen die GPT-basierten App-Entwicklungskosten. Die Komplexität des Modells, der Endanwendungsfall des Modells, der erforderliche Datensatz und die Rechenanforderungen sind einige der wesentlichen Faktoren, die die Kosten für die Entwicklung einer ChatGPT-ähnlichen KI-App beeinflussen. Um ein Gefühl für den erforderlichen Datensatz zu bekommen, wurde ChatGPT mit 570 GB Textdaten trainiert.

Zunächst einmal kann das Sammeln eines großen Datensatzes ziemlich teuer sein, insbesondere wenn Sie für den Zugriff auf proprietäre Daten bezahlen oder Personen einstellen müssen, um die Daten zu kommentieren. Wenn Sie außerdem Cloud-basierte Ressourcen verwenden müssen, können die Kosten für die Entwicklung einer App wie ChatGPT je nach den verwendeten Ressourcen und der Nutzungsdauer recht hoch sein. Die Kosten für die Datenannotation reichen von einigen Cent pro Annotation bis zu einigen Dollar pro Annotation. Auch die Kosten für die Beschaffung von Daten können je nach Quelle stark variieren.

Wenn Sie Cloud-basierte Ressourcen wie AWS, GCP oder Azure verwenden , liegen die Kosten für die Entwicklung einer App wie ChatGPT in Bezug auf Speicher und Rechenleistung zwischen einigen hundert Dollar pro Monat und mehreren tausend Dollar pro Monat, abhängig von den verwendeten Ressourcen und die Nutzungsdauer. Darüber hinaus erhöht die Erstellung einer Schnittstelle oder App auch die Entwicklungskosten für KI-basierte Apps.

Um es in Zahlen zu fassen: Die Entwicklungskosten für die ChatGPT-App können zwischen 100.000 und 500.000 US-Dollar liegen. Und die Entwicklung einer solchen App kann mehrere Wochen bis mehrere Monate dauern, abhängig von den oben genannten Faktoren.

Wie können Sie die Kosten für die Entwicklung einer App wie ChatGPT optimieren?

Die Entwicklung eines Chatbots mit künstlicher Intelligenz ist schwierig und erfordert das Fachwissen von unübertroffenem Kaliber. Die Entwicklungskosten für ChatGPT-Apps können jedoch durch strategische Entscheidungen optimiert werden. Hier sind einige Möglichkeiten, die Kosten für die Entwicklung einer App wie ChatGPT zu optimieren.

Auswahl des richtigen Entwicklungspartners: Der richtige Entwicklungspartner hilft Ihnen nicht nur dabei, ein zuverlässiges und technologisch einwandfreies Produkt zu erstellen, sondern hilft Ihnen auch, Kosten zu sparen, indem er Fehler, Nacharbeiten und Budgetüberschreitungen vermeidet.Der richtige Entwicklungspartner (wie Appinventiv) kennt die neuesten Technologien genau und kann helfen, die Entwicklungskosten für ChatGPT-Apps zu optimieren.

Auf den MVP-Ansatz setzen: MVP oder ein Minimum Viable Product ist ein Entwicklungsansatz , bei dem die Kernfunktionen einer App oder Software zuerst entwickelt und für Feedback freigegeben werden.Die MVP-Grundlagenfunktionen werden gemäß den Anforderungen der Kunden erstellt. Dieser Ansatz spart KI-basierte App-Entwicklungskosten, indem nur die Funktionen hinzugefügt werden, die Kunden wünschen und verwenden, wodurch unnötige Kosten für Funktionen entfallen.

Auswahl einer Cloud-basierten Lösung: Mittlerweile ist sich fast jedes Unternehmen bewusst, dass der Wechsel in die Cloud eine kostengünstige Optimierungsstrategie ist.Dies gilt auch für einen KI-Chatbot. Aufgrund der enormen Datenmenge, die zum Trainieren und Betreiben eines solchen Chatbots erforderlich ist, kann die Partnerschaft mit einem Cloud-Anbieter die Kosten für die Entwicklung einer App wie ChatGPT weiter senken.

[Alles, was Sie über cloudbasierte App-Entwicklung wissen müssen]

Der Leitfaden der C-Suite zur Entwicklung eines erfolgreichen KI-Chatbots

Als Führungskraft ist es wichtig, den strategischen Weg zu verstehen, den Sie einschlagen müssen, wenn Sie eine App wie ChatGPT erstellen. Hier ist eine Momentaufnahme des Prozesses, der Sie zur Erstellung eines umwerfenden Chatbots führen wird.

Definieren Sie die Geschäftsanforderungen: Es versteht sich von selbst, dass Sie als erstes die Geschäftsanforderungen und das Ziel des Chatbots definieren.Dabei sind die Zielgruppe, die Ziele des Chatbots, die Hauptfunktionen und das Budget für das Projekt zu berücksichtigen.

Führen Sie Marktforschung durch: Der nächste Schritt bei der Erstellung einer App wie ChatGPT besteht darin, dass Sie eine gründliche Marktforschung durchführen, um die Wettbewerbslandschaft zu identifizieren und den aktuellen Stand von KI-Chatbots auf dem Markt zu verstehen.Dies wird dazu beitragen sicherzustellen, dass der entwickelte Chatbot wettbewerbsfähig ist und die Bedürfnisse der Zielgruppe erfüllt.

Wählen Sie den richtigen Entwicklungspartner: Jetzt, da Sie bereit sind, eine App wie ChatGPT zu erstellen, sollten Sie sich an eine Entwicklungsagentur wenden, die diese Aufgabe erfüllen kann.Das Verständnis von AI/ML, ein robustes Portfolio und eine beeindruckende Kundenliste sind einige Dinge, die Sie bei der Auswahl der Agentur berücksichtigen sollten.

Entwickeln Sie ein Minimum Viable Product (MVP): Der nächste Meilenstein wäre die Entwicklung eines MVP, das die Kernfunktionen des Chatbots enthält.Auf diese Weise kann das Entwicklungsteam frühzeitig Feedback von Benutzern einholen und bei Bedarf Änderungen am Chatbot vornehmen und unterwegs weitere ChatGPT-Funktionen hinzufügen.

Testen und verfeinern Sie den Chatbot: Nach der Entwicklung eines MVP folgen strenge Tests und Feinabstimmungen.Testen Sie den Chatbot mit einer kleinen Gruppe von Benutzern, um Probleme zu identifizieren und Feedback zu sammeln. Nehmen Sie basierend auf dem erhaltenen Feedback alle notwendigen Verbesserungen am Chatbot vor.

Starten Sie den Chatbot: Nachdem Sie das Modell getestet und verfeinert haben, ist es an der Zeit, die ChatGPT-ähnliche mobile Chatbot-App auf den freien Markt zu bringen.Die Überwachung der Leistung und das Sammeln von Benutzerfeedback ist jedoch entscheidend, um zusätzliche Verfeinerungen zu identifizieren, die möglicherweise erforderlich sind.

Der GPT-basierte Chatbot-App-Erstellungsprozess ist umfangreich und erfordert unternehmerisches Know-how und außergewöhnliche Fähigkeiten. Lassen Sie uns nun die technischen Einzelheiten eines ChatGPT-ähnlichen App-Entwicklungsprozesses verstehen.

Der technische Prozess zum Erstellen eines ChatGPT-inspirierten Chatbots

Da ChatGPT ein KI/ML-basierter Chatbot ist, umfasst der Prozess das Training eines KI-Modells. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Aufschlüsselung.

1. Der allererste Schritt beim Erstellen einer App wie ChatGPT besteht darin, einen Datensatz zu sammeln, der der gewünschten Ausgabe des Modells ähnelt. Es wird empfohlen, dass der Datensatz vielfältig ist und verschiedene Themen und Stile abdeckt, einschließlich Konversations- und geschriebenem Text. Um eine hohe Leistung und Genauigkeit sicherzustellen, ist es am besten, ein bereits vorhandenes Sprachmodell zu verwenden, das bereits mit einem großen Korpus von Textdaten trainiert wurde, und es dann für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu optimieren.

Im Internet sind viele solcher Open-Source-Datensätze verfügbar. Eines davon ist GloVe von Stanford , mit dem Benutzer Lernalgorithmen trainieren können, um Vektordarstellungen für Wörter zu erhalten. Die Vektordarstellung von Wörtern ist eine Methode im NLP, bei der Wörter als numerische Vektoren dargestellt werden (auch als Worteinbettungen bekannt).

Diese Vektoren erfassen die semantische und syntaktische Bedeutung der Wörter in einem kontinuierlichen, mehrdimensionalen Raum. Diese Darstellung ermöglicht es NLP-Modellen, mathematische Operationen an Wörtern durchzuführen, wie z. B. Vergleiche und Clustering, die mit herkömmlichen Methoden schwierig oder unmöglich wären. Die Vektoren können mit verschiedenen Algorithmen wie word2vec , GloVe und FastText generiert werden.

2. Der nächste Schritt beim Erstellen einer App wie ChatGPT besteht darin, das vortrainierte Sprachmodell so zu optimieren, dass es mithilfe der Transfer Learning-Technik dialogfähig wird. Transfer Learning ist eine relativ neue Methode, die erstmals in den frühen 2000er Jahren eingeführt wurde. Ein leistungsstarkes Konzept des Deep Learning Transfer Learning ist eine Technik, die es ermöglicht, ein Modell, das für eine Aufgabe trainiert wurde, für eine andere Aufgabe zu verwenden. Transfer Learning funktioniert, indem man ein Modell nimmt, das bereits mit einem großen Datensatz trainiert wurde, und es dann an eine neue Aufgabe anpasst. Das bedeutet, dass das Modell verwendet werden kann, um ein neues Problem zu lösen, ohne es von Grund auf neu zu trainieren. Das spart Zeit und Ressourcen, da das Modell bereits Kenntnisse über die Aufgabe hat, für die es trainiert wurde.

Ein einfacher Weg, Transferlernen durchzuführen, besteht darin, die Ausgabe eines Modells als Eingabe für ein anderes Modell zu verwenden. Zum Beispiel kann ein Modell, das darauf trainiert ist, eine Verarbeitungsaufgabe natürlicher Sprache auszuführen, wie beispielsweise eine Sprachübersetzung, als Eingabe für ein anderes Modell verwendet werden, das darauf trainiert ist, eine andere Verarbeitungsaufgabe natürlicher Sprache auszuführen, wie beispielsweise eine Textzusammenfassung. Dies kann es dem zweiten Modell ermöglichen, das vom ersten Modell erlernte Sprachverständnis zu nutzen.

Transfer Learning ist im Wesentlichen genau das, was der Name schon sagt, das Lernen des ersten Modells auf das nächste zu übertragen und so weiter, wodurch die Genauigkeit des Modells jedes Mal exponentiell erhöht wird.

3. Der nächste Schritt ist ziemlich einfach und erfordert, dass Sie eine Schnittstelle oder eine App erstellen, die das Modell nutzbar macht, Eingaben von den Benutzern erhält und basierend auf den Eingaben die Ausgabe liefert. Diese Schnittstelle kann die Form einer webbasierten Anwendung wie ChatGPT, einer mobilen ChatGPT-App oder sogar einer Messaging-Plattform annehmen. Die Anwendungsmöglichkeiten eines solchen Modells sind nahezu grenzenlos.

Nachdem Sie das Modell über APIs in eine mobile ChatGPT-App integriert haben, müssen Sie das Modell weiter testen und optimieren.

Bei Appinventiv verstehen wir KI/ML

Als Vorreiter der technologischen Revolution haben wir zahlreichen Kunden geholfen, Skalierbarkeit und Agilität zu erreichen, indem wir die Daten, die früher in Silos gefangen waren, mit unseren KI-Entwicklungsdiensten nutzbar machen .

Von der Nutzung von KI-Fähigkeiten zur Entwicklung einer Budgetverwaltungsanwendung bis hin zur Nutzung künstlicher Intelligenz zur Rationalisierung und Optimierung des Tagesgeschäfts einer führenden europäischen Bank – unsere Teams aus Datenwissenschaftlern und Ingenieuren haben sich immer wieder hervorgetan.

Jetzt, da künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dabei sind, die Business-Tech-Landschaft, wie wir sie kennen, neu zu gestalten, ist es an der Zeit, künstliche Intelligenz zu Ihrem Vorteil zu nutzen. Setzen Sie sich mit uns in Verbindung und besprechen Sie noch heute Ihre Anforderungen an generative KI-Chatbots.

Häufig gestellte Fragen

F: Wie viel kostet es, eine App wie ChatGPT zu entwickeln?

A: Die Entwicklungskosten für die ChatGPT-App können zwischen 100.000 und 500.000 US-Dollar liegen. Die Faktoren, die sich auf die Kosten auswirken, sind die Größe des Datensatzes, der Endanwendungsfall des Chatbots, die Dienste, die erforderlichen Funktionen usw.

F: Wie lange dauert die Entwicklung eines KI-Chatbots?

A: Abhängig von den oben genannten Faktoren kann die Entwicklung eines KI-Chatbots mehrere Wochen bis Monate dauern.

F: Wie groß ist der Datensatz, um einen KI-Chatbot zu entwickeln?

A: Die Größe des Datensatzes variiert je nach beabsichtigter Anwendung des Chatbots. Um eine allgemeine Vorstellung zu vermitteln, wurde ChatGPT mit einem Textdatensatz von 570 GB trainiert.