El gran avance que es ChatGPT: ¿Cuánto cuesta construirlo?

Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT ha sacudido el mundo tecnológico tal como lo conocemos. El chatbot de procesamiento de lenguaje natural (NLP) desarrollado por OpenAI ha mostrado al mundo cuán transformadora será la inteligencia artificial. Desde aprobar exámenes de nivel universitario hasta escribir discursos de apertura, desde ayudar a los especialistas en marketing hasta ayudar a los programadores a escribir y depurar códigos, ninguna industria o dominio está libre de esta revolución de IA conocida como ChatGPT.

Además, con la reciente inversión de Microsoft en ChatGPT (la tercera de Microsoft desde 2019), incluso Google ha declarado un "código rojo" anticipando una amenaza existencial para su monopolio comercial de búsqueda. Las empresas de todo el mundo están inspiradas y asombradas por la destreza de ChatGPT, y la mayoría busca aprovechar la tecnología para sus organizaciones.

En Appinventiv también nos sorprendieron las ondas creadas por ChatGPT en la industria tecnológica.

Por lo tanto, en interés de nuestra audiencia, queríamos compartir nuestro conocimiento experto sobre cómo hacer una aplicación como ChatGPT y el costo de desarrollo de la aplicación ChatGPT, que puede oscilar entre $ 100,000 y $ 500,000 (más detalles más adelante). También lo guiaremos en detalle sobre el proceso comercial y técnico para crear dicho chatbot. Sin embargo, antes de profundizar en el galimatías técnico, entendamos ChatGPT.

¿Qué es exactamente ChatGPT y de qué se trata?

En esencia, ChatGPT es un chatbot. Pero cuando miras un poco más de cerca, es mucho más que eso. OpenAI desarrolló un modelo de inteligencia artificial de procesamiento de lenguaje natural basado en la tecnología 'Generative Pre-trained Transformer 3' (GPT 3).

En sus propias palabras, “ChatGPT es un modelo de generación de lenguaje de última generación desarrollado por OpenAI. Utiliza técnicas de aprendizaje profundo para generar texto en función de la entrada que recibe. Esto permite que ChatGPT mantenga conversaciones y responda preguntas sobre una amplia gama de temas con gran coherencia y consistencia”.

Los chatbots de IA no pudieron tener conversaciones similares a las humanas durante años y sus capacidades eran limitadas. Pero este desafío ahora se ha superado con la llegada del aprendizaje por transferencia (más sobre eso en un momento) y el poder de procesar enormes cantidades de datos. De ahí el bombo.

OpenAI ha estado desarrollando su algoritmo GPT durante años, siendo la última versión GPT 3. OpenAI entrenó la primera versión de GPT con el objetivo de que el modelo de lenguaje causal (CLM) pudiera predecir el siguiente token en una secuencia. Sobre la base de este modelo, GPT 2 podría generar un texto coherente desde un punto de vista gramatical y lingüístico.

Luego vino GPT 3, en el que se basa ChatGPT. El chatbot conversacional de IA se convirtió en una sensación en Internet de la noche a la mañana y tuvo 1 millón de usuarios en solo cinco días y 10 millones en 40 días.

Costo de desarrollo de la aplicación ChatGPT: un desglose completo

Varios factores determinarán los costos de desarrollo de aplicaciones basadas en GPT. La complejidad del modelo, el caso de uso final del modelo, el conjunto de datos requerido y los requisitos computacionales son algunos de los factores importantes que influirán en el costo de desarrollar una aplicación de IA similar a ChatGPT. Para tener una idea del conjunto de datos requerido, ChatGPT se entrenó en 570 GB de datos de texto.

Para empezar, recopilar un gran conjunto de datos puede ser bastante costoso, especialmente si necesita pagar para acceder a datos propietarios o contratar personas para anotar los datos. Además, si tiene que usar recursos basados ​​en la nube, el costo de desarrollar una aplicación como ChatGPT puede ser bastante alto según los recursos utilizados y la duración del uso. El costo de la anotación de datos varía desde unos pocos centavos por anotación hasta unos pocos dólares por anotación. Además, el costo de obtener datos puede variar mucho según la fuente.

Desde un punto de vista computacional y de almacenamiento, si utiliza recursos basados ​​en la nube como AWS, GCP o Azure , el costo de desarrollar una aplicación como ChatGPT oscila entre unos pocos cientos de dólares al mes y varios miles de dólares al mes, según los recursos utilizados. y la duración del uso. Además, la creación de una interfaz o aplicación también aumentará los costos de desarrollo de aplicaciones basadas en IA.

Para ponerle un número, el costo de desarrollo de la aplicación ChatGPT puede oscilar entre $ 100,000 y $ 500,000. Y puede llevar de varias semanas a varios meses desarrollar una aplicación de este tipo, según los factores mencionados anteriormente.

¿Cómo puedes optimizar el costo de desarrollar una aplicación como ChatGPT?

Desarrollar un chatbot de inteligencia artificial es difícil y requiere una experiencia de calibre inigualable. Sin embargo, el costo de desarrollo de la aplicación ChatGPT se puede optimizar tomando decisiones estratégicas. Aquí hay algunas formas de optimizar el costo de desarrollar una aplicación como ChatGPT.

Elección del socio de desarrollo adecuado: el socio de desarrollo adecuado no solo lo ayudará a crear un producto confiable y tecnológicamente sólido, sino que también lo ayudará a ahorrar costos al evitar errores, reelaboraciones y excesos de presupuesto.El socio de desarrollo adecuado (como Appinventiv) comprenderá profundamente las últimas tecnologías y puede ayudar a optimizar los costos de desarrollo de la aplicación ChatGPT.

Apostar por el enfoque MVP: MVP o un producto mínimo viable es un enfoque de desarrollo en el que las funciones principales de una aplicación o software se desarrollan y publican primero para recibir comentarios.Las características básicas de MVP se crean según los requisitos de los clientes. Este enfoque ahorra costos de desarrollo de aplicaciones basadas en IA al agregar solo las funciones que los clientes quieren y usan, eliminando cualquier costo de funciones innecesarias.

Elección de una solución basada en la nube: a estas alturas, casi todas las empresas saben que pasar a la nube es una estrategia de optimización de costos de bajo costo.Esto también es válido en el caso de un chatbot de IA. Debido a la gran cantidad de datos necesarios para entrenar y operar un chatbot de este tipo, asociarse con un proveedor de la nube puede reducir aún más el costo de desarrollar una aplicación como ChatGPT.

[Todo lo que necesita saber sobre el desarrollo de aplicaciones basadas en la nube]

La guía de C-Suite para desarrollar un chatbot de IA exitoso

Como líder empresarial, es vital comprender el camino estratégico que deberá tomar al crear una aplicación como ChatGPT. Aquí hay una instantánea del proceso que lo llevará a crear un chatbot increíble.

Definir los requisitos comerciales: No hace falta decir que lo primero que harás es definir los requisitos comerciales y el objetivo del chatbot.Al hacer esto, las cosas a considerar son el público objetivo, los objetivos del chatbot, las características clave y el presupuesto para el proyecto.

Realice una investigación de mercado: el siguiente paso para crear una aplicación como ChatGPT será realizar una investigación de mercado exhaustiva para identificar el panorama competitivo y comprender el estado actual de los chatbots de IA en el mercado.Esto ayudará a garantizar que el chatbot desarrollado sea competitivo y satisfaga las necesidades del público objetivo.

Elija el socio de desarrollo adecuado: ahora que está listo para crear una aplicación como ChatGPT, querrá concentrarse en una agencia de desarrollo que pueda realizar esta tarea.Comprender AI/ML, una cartera sólida y una lista de clientes impresionante son algunas cosas que consideraría al elegir la agencia.

Desarrollar un producto mínimo viable (MVP): el próximo hito sería desarrollar un MVP que incluya las características principales del chatbot.Esto permitirá que el equipo de desarrollo obtenga comentarios de los usuarios al principio del proceso y realice cambios en el chatbot según sea necesario y agregue más funciones de ChatGPT en el camino.

Probar y refinar el chatbot: después del desarrollo de un MVP, vendrán pruebas y ajustes rigurosos.Pruebe el chatbot con un pequeño grupo de usuarios para identificar cualquier problema y recopilar comentarios. En función de los comentarios recibidos, realice las mejoras necesarias en el chatbot.

Inicie el chatbot: después de probar y refinar el modelo, es hora de que lance la aplicación móvil de chatbot similar a ChatGPT en el mercado abierto.Sin embargo, monitorear su rendimiento y recopilar comentarios de los usuarios es crucial para identificar cualquier mejora adicional que pueda ser necesaria.

El proceso de creación de aplicaciones de chatbot con tecnología GPT es amplio y requiere experiencia empresarial y habilidades excepcionales. Ahora comprendamos los aspectos técnicos de un proceso de desarrollo de aplicaciones similar a ChatGPT.

El proceso técnico de construir un chatbot inspirado en ChatGPT

Dado que ChatGPT es un chatbot basado en IA/ML, el proceso implicará entrenar un modelo de IA. Aquí hay un desglose paso a paso.

1. El primer paso para crear una aplicación como ChatGPT será recopilar un conjunto de datos que se asemeje al resultado que desea del modelo. Se recomienda que el conjunto de datos sea diverso y abarque varios temas y estilos, incluidos textos conversacionales y escritos. Para garantizar un alto rendimiento y precisión, es mejor usar un modelo de lenguaje preexistente que ya se haya entrenado en un gran corpus de datos de texto y luego ajustarlo para su caso de uso específico.

Hay muchos conjuntos de datos de código abierto disponibles en Internet. Uno de ellos es el GloVe de Stanford , que permite a los usuarios entrenar algoritmos de aprendizaje para obtener representaciones vectoriales de palabras. La representación vectorial de palabras es un método en NLP donde las palabras se representan como vectores numéricos (también conocidos como incrustaciones de palabras).

Estos vectores capturan el significado semántico y sintáctico de las palabras en un espacio multidimensional continuo. Esta representación permite que los modelos NLP realicen operaciones matemáticas con palabras, como comparación y agrupación, que serían difíciles o imposibles de realizar con los métodos tradicionales. Los vectores se pueden generar usando varios algoritmos como word2vec , GloVe y FastText.

2. El siguiente paso en la creación de una aplicación como ChatGPT será ajustar el modelo de lenguaje previamente entrenado para que se convierta en conversacional utilizando la técnica Transfer Learning. El aprendizaje por transferencia es un método relativamente nuevo que se introdujo por primera vez a principios de la década de 2000. Un concepto poderoso en el aprendizaje de transferencia de aprendizaje profundo es una técnica que permite que un modelo entrenado en una tarea se use para otra tarea. Transferir el aprendizaje funciona tomando un modelo que ya ha sido entrenado en un gran conjunto de datos y luego adaptándolo a una nueva tarea. Esto significa que el modelo se puede usar para resolver un nuevo problema sin entrenarlo desde cero. Esto ahorra tiempo y recursos, ya que el modelo ya tiene conocimiento de la tarea en la que fue entrenado.

Una forma sencilla de realizar el aprendizaje por transferencia es utilizar la salida de un modelo como entrada para otro modelo. Por ejemplo, un modelo entrenado para realizar una tarea de procesamiento de lenguaje natural, como la traducción de idiomas, se puede usar como entrada para otro modelo que esté capacitado para realizar una tarea de procesamiento de lenguaje natural diferente, como el resumen de texto. Esto puede permitir que el segundo modelo aproveche la comprensión del lenguaje aprendida por el primer modelo.

En esencia, el aprendizaje por transferencia es exactamente lo que sugiere su nombre, transferir el aprendizaje del primer modelo al siguiente, y así sucesivamente, aumentando exponencialmente la precisión del modelo cada vez.

3. El siguiente paso es bastante fácil y requerirá que construyas una interfaz o una aplicación que aprovechará el modelo, recibirá entradas de los usuarios y, en función de las entradas, entregará el resultado. Esta interfaz puede tomar la forma de una aplicación basada en la web, como ChatGPT, una aplicación móvil de ChatGPT o incluso una plataforma de mensajería. Las aplicaciones de tal modelo son virtualmente ilimitadas.

Una vez que haya integrado el modelo en una aplicación móvil de ChatGPT a través de las API, debe probar y ajustar aún más el modelo.

En Appinventiv, entendemos AI/ML

Al estar a la vanguardia de la revolución tecnológica, hemos ayudado a numerosos clientes a lograr escala y agilidad, aprovechando los datos que solían estar atrapados en silos con nuestros servicios de desarrollo de IA .

Desde el aprovechamiento de las capacidades de IA para desarrollar una aplicación de gestión presupuestaria hasta el uso de inteligencia artificial para agilizar y optimizar las operaciones diarias de un banco europeo líder, nuestros equipos de científicos e ingenieros de datos se han destacado una y otra vez.

Ahora que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están remodelando el panorama empresarial y tecnológico tal como lo conocemos, es hora de utilizar la inteligencia artificial para su beneficio. Conéctese con nosotros y discuta sus requisitos generativos de chatbot de IA hoy.

preguntas frecuentes

P: ¿Cuánto cuesta desarrollar una aplicación como ChatGPT?

R: El costo de desarrollo de la aplicación ChatGPT puede oscilar entre $ 100,000 y $ 500,000. Los factores que afectan el costo son el tamaño del conjunto de datos, el caso de uso final del chatbot, los servicios, las características requeridas, etc.

P: ¿Cuánto tiempo lleva desarrollar un chatbot de IA?

R: Dependiendo de los factores mencionados anteriormente, desarrollar un chatbot de IA puede llevar varias semanas o meses.

P: ¿Qué tamaño de conjunto de datos se requiere para desarrollar un chatbot de IA?

R: El tamaño del conjunto de datos varía según la aplicación prevista del chatbot. Para dar una idea general, ChatGPT se entrenó en un conjunto de datos textuales de 570 GB.