ChatGPT のブレークスルー: 構築にかかる費用は?
公開: 2023-02-132022 年 11 月のローンチ以来、ChatGPT はテクノロジーの世界を揺るがしてきました。 OpenAIが開発した自然言語処理 (NLP) チャットボットは、人工知能がいかに変革をもたらすかを世界に示しました。 大学レベルの試験に合格したり、基調講演を書いたり、マーケティング担当者を支援したり、プログラマーがコードを書いたりデバッグしたりするのを支援したり、ChatGPT として知られるこの AI 革命の影響を受けていない業界やドメインはありません。
さらに、最近の Microsoft の ChatGPT への投資(Microsoft による 2019 年以来 3 回目) により、Google でさえ、その検索ビジネスの独占に対する存続の脅威を予想して「コードレッド」を宣言しました。 世界中の企業が ChatGPT の優れた能力に感銘を受け、畏敬の念を抱いており、ほとんどの企業がこの技術を組織に活用しようとしています。
私たち Appinventiv も、ChatGPT がテクノロジー業界にもたらした波紋に驚かされました。
したがって、視聴者の関心のために、ChatGPT や ChatGPT アプリの開発コストのようなアプリを作成する方法について、専門家の洞察を共有したいと考えました。 また、このようなチャットボットを作成するためのビジネスおよび技術プロセスについても詳しく説明します。 ただし、技術的な大雑把な説明に入る前に、ChatGPT について理解しておきましょう。
ChatGPT とは正確には何ですか?
本質的に、ChatGPT はチャットボットです。 しかし、少し近づいてみると、それ以上のものがあります。 OpenAI は、「Generative Pre-trained Transformer 3」(GPT 3) テクノロジに基づく自然言語処理人工知能モデルを開発しました。
「ChatGPT は、OpenAI によって開発された最先端の言語生成モデルです。 深層学習技術を使用して、受け取った入力に基づいてテキストを生成します。 これにより、ChatGPT は高い一貫性と一貫性を持って幅広いトピックについて会話を行い、質問に答えることができます。」
AI チャットボットは何年もの間、人間のような会話を行うことができず、その機能は制限されていました。 しかし、この課題は、転移学習 (これについては後で詳しく説明します) の出現と、膨大な量のデータを処理する能力によって克服されました。 したがって、誇大宣伝。
OpenAI は何年にもわたって GPT アルゴリズムを開発してきました。最新バージョンは GPT 3 です。OpenAI は、因果言語モデリング (CLM) がシーケンス内の次のトークンを予測できるようにすることを目的として、GPT の最初のバージョンをトレーニングしました。 このモデルに基づいて、GPT 2 は文法と言語の観点から一貫したテキストを生成できます。
その後、ChatGPT のベースとなる GPT 3 が登場しました。 会話型 AI チャットボットは一夜にしてインターネットでセンセーションを巻き起こし、わずか 5 日間で 100 万人のユーザー、40 日間で 1,000 万人のユーザーを獲得しました。
ChatGPT アプリの開発コスト: 包括的な内訳
GPT ベースのアプリ開発コストは、いくつかの要因によって決まります。 モデルの複雑さ、モデルの最終的なユース ケース、必要なデータセット、および計算要件は、ChatGPT のような AI アプリの開発コストに影響を与える重要な要素の一部です。 必要なデータセットを把握するために、ChatGPT は 570 GB のテキスト データでトレーニングされました。
まず、大規模なデータセットを収集すると、特に独自のデータへのアクセスに料金を支払う必要がある場合や、データに注釈を付ける人を雇う必要がある場合は、非常に費用がかかる可能性があります。 さらに、クラウドベースのリソースを使用する必要がある場合、使用するリソースと使用期間によっては、ChatGPT のようなアプリを開発するためのコストが非常に高くなる可能性があります. データ アノテーションのコストは、1 アノテーションあたり数セントから数ドルまでさまざまです。 また、データを取得するためのコストは、ソースによって大きく異なります。
ストレージとコンピューティングの観点から、 AWS、GCP、または Azure などのクラウドベースのリソースを使用する場合、 ChatGPT のようなアプリを開発するためのコストは、使用するリソースに応じて、1 か月あたり数百ドルから数千ドルの範囲になります。そして使用期間。 さらに、インターフェイスやアプリを作成すると、AI ベースのアプリの開発コストも増加します。
数字で言えば、ChatGPT アプリの開発コストは 10 万ドルから 50 万ドルの範囲です。 また、上記の要因にもよりますが、このようなアプリの開発には数週間から数か月かかる場合があります。
ChatGPT のようなアプリの開発コストを最適化するにはどうすればよいですか?
人工知能チャットボットの開発は難しく、比類のない専門知識が必要です。 ただし、ChatGPT アプリの開発コストは、戦略的な決定を行うことで最適化できます。 ChatGPT のようなアプリの開発コストを最適化する方法をいくつか紹介します。
適切な開発パートナーの選択: 適切な開発パートナーは、信頼性が高く技術的に健全な製品を作成するのに役立つだけでなく、ミス、やり直し、予算超過を回避してコストを節約するのにも役立ちます。適切な開発パートナー (Appinventiv など) は、最新のテクノロジを深く理解し、ChatGPT アプリの開発コストを最適化するのに役立ちます。
MVP アプローチのバンキング: MVP または実用最小限の製品は、アプリまたはソフトウェアのコア機能が最初に開発され、フィードバックのためにリリースされる開発アプローチです。MVP 基盤機能は、お客様の要件に従って構築されています。 このアプローチでは、顧客が必要として使用する機能のみを追加することで AI ベースのアプリ開発コストを節約し、不要な機能コストを排除します。
クラウドベースのソリューションの選択:現在では、ほぼすべての企業が、クラウドへの移行が容易なコスト最適化戦略であることを認識しています。これは、AI チャットボットの場合にも当てはまります。 このようなチャットボットのトレーニングと運用には膨大な量のデータが必要になるため、クラウド プロバイダーと提携することで、ChatGPT のようなアプリの開発コストをさらに削減できます。
【クラウドアプリ開発について知っておきたいこと】
成功する AI チャットボットを開発するための経営幹部向けガイド
ビジネス リーダーとして、ChatGPT のようなアプリを作成する際に取るべき戦略的な道筋を理解することは非常に重要です。 これは、強力なチャットボットを作成するプロセスのスナップショットです。
ビジネス要件を定義する:言うまでもなく、最初に行うことは、ビジネス要件とチャットボットの目的を定義することです。これを行う際に考慮すべきことは、対象ユーザー、チャットボットの目標、主要な機能、およびプロジェクトの予算です。
市場調査の実施: ChatGPT のようなアプリを作成するための次のステップでは、徹底的な市場調査を実施して、競合状況を特定し、市場における AI チャットボットの現状を理解する必要があります。これは、開発されたチャットボットが競争力があり、ターゲット ユーザーのニーズを満たしていることを確認するのに役立ちます。
適切な開発パートナーを選択する: ChatGPT のようなアプリを構築する準備がすべて整ったので、このタスクを達成できる開発機関に焦点を合わせたいと思うでしょう。AI / ML の理解、堅牢なポートフォリオ、印象的な顧客リストは、エージェンシーを選択する際に考慮すべき事項です。
実用最小限の製品 (MVP) を開発する:次のマイルストーンは、チャットボットのコア機能を含む MVP を開発することです。これにより、開発チームはプロセスの早い段階でユーザーからフィードバックを得ることができ、必要に応じてチャットボットに変更を加えたり、途中で ChatGPT 機能を追加したりできます。
チャットボットのテストと改良: MVP の開発後、厳密なテストと微調整が行われます。少人数のユーザー グループでチャットボットをテストして、問題を特定し、フィードバックを収集します。 受け取ったフィードバックに基づいて、チャットボットに必要な改良を加えます。
チャットボットを起動する:モデルをテストして改良したら、ChatGPT のようなチャットボット モバイル アプリを公開市場にリリースします。ただし、パフォーマンスを監視し、ユーザーからのフィードバックを収集することは、必要な追加の改良を特定するために重要です。
GPT を利用したチャットボット アプリの作成プロセスは膨大で、起業家としての専門知識と並外れたスキルが必要です。 ChatGPT のようなアプリ開発プロセスの技術を理解しましょう。
ChatGPT にインスパイアされたチャットボットを構築する技術プロセス
ChatGPT は AI/ML ベースのチャットボットであるため、プロセスには AI モデルのトレーニングが含まれます。 これが段階的な内訳です。
1. ChatGPT のようなアプリを構築する最初のステップは、モデルから必要な出力に似たデータセットを収集することです。 データセットは多様で、会話や文章など、さまざまなトピックやスタイルをカバーすることが推奨されています。 高いパフォーマンスと精度を確保するには、テキスト データの大規模なコーパスでトレーニング済みの既存の言語モデルを使用し、特定のユース ケースに合わせて微調整することをお勧めします。
インターネット上には、このようなオープンソースのデータセットが多数あります。 そのようなものの 1 つがスタンフォード大学の GloVeで、ユーザーは単語のベクトル表現を取得するための学習アルゴリズムをトレーニングできます。 単語のベクトル表現は、単語が数値ベクトル (単語埋め込みとも呼ばれます) として表現される NLP の方法です。
これらのベクトルは、連続した多次元空間で単語の意味的および構文的な意味を捉えます。 この表現により、NLP モデルは、比較やクラスタリングなど、従来の方法では困難または不可能な単語の数学的操作を実行できます。 ベクターは、 word2vec 、GloVe、FastText などのさまざまなアルゴリズムを使用して生成できます。
2. ChatGPT のようなアプリを構築するための次のステップは、事前トレーニング済みの言語モデルを微調整して、転移学習手法を使用して会話型にすることです。 転移学習は、2000 年代初頭に初めて導入された比較的新しい手法です。 ディープ ラーニング転移学習の強力な概念は、あるタスクでトレーニングされたモデルを別のタスクに使用できるようにする手法です。 転移学習は、大規模なデータセットで既にトレーニングされたモデルを取得し、それを新しいタスクに適応させることによって機能します。 これは、モデルをゼロからトレーニングすることなく、新しい問題を解決するためにモデルを使用できることを意味します。 モデルはトレーニングされたタスクの知識を既に持っているため、これにより時間とリソースが節約されます。
転移学習を実行する簡単な方法は、あるモデルの出力を別のモデルへの入力として使用することです。 たとえば、言語翻訳などの自然言語処理タスクを実行するようにトレーニングされたモデルは、テキストの要約など、別の自然言語処理タスクを実行するようにトレーニングされた別のモデルへの入力として使用できます。 これにより、2 番目のモデルは、最初のモデルによって学習された言語理解を利用できるようになります。
本質的に、転移学習はまさにその名前が示すとおりであり、最初のモデルの学習を次のモデルに転移し、モデルの精度を毎回指数関数的に向上させます。
3. 次のステップは非常に簡単で、モデルを利用し、ユーザーからの入力を受け取り、入力に基づいて出力を配信するインターフェイスまたはアプリを構築する必要があります。 このインターフェイスは、ChatGPT、ChatGPT モバイル アプリ、さらにはメッセージング プラットフォームなど、Web ベースのアプリケーションの形をとることができます。 このようなモデルのアプリケーションは事実上無限です。
モデルを API 経由で ChatGPT モバイル アプリに統合したら、モデルをさらにテストして微調整する必要があります。
Appinventiv は AI/ML を理解しています
技術革命の最前線に立ち、サイロに閉じ込められていたデータをAI 開発サービスで活用して、多くのクライアントが規模と俊敏性を実現するのを支援してきました。
AI 機能を利用して予算管理アプリケーションを開発することから、人工知能を使用してヨーロッパの大手銀行の日常業務を合理化および最適化することまで、データサイエンティストとエンジニアのチームは何度も優れています。
人工知能と機械学習が、私たちが知っているビジネス テクノロジーの風景を再形成しようとしている今、人工知能を有利に利用する時が来ました。 私たちとつながり、ジェネレーティブ AI チャットボットの要件について今すぐ話し合いましょう。
よくある質問
Q: ChatGPT のようなアプリを開発するには、どれくらいの費用がかかりますか?
A: ChatGPT アプリの開発費用は、10 万ドルから 50 万ドルの間です。 コストに影響する要因は、データセットのサイズ、チャットボットの最終用途、サービス、必要な機能などです。
Q: AI チャットボットの開発にはどのくらいの時間がかかりますか?
A: 上記の要因にもよりますが、AI チャットボットの開発には数週間から数か月かかる場合があります。
Q: AI チャットボットを開発するには、どのくらいのデータセットが必要ですか?
A: データセットのサイズは、チャットボットの用途によって異なります。 一般的な考え方として、ChatGPT は 570GB のテキスト データセットでトレーニングされました。