La svolta che è ChatGPT: quanto costa costruirlo?

Dal suo lancio nel novembre 2022, ChatGPT ha scosso il mondo tecnologico così come lo conosciamo. Il chatbot di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sviluppato da OpenAI ha mostrato al mondo quanto sarà trasformativa l'intelligenza artificiale. Dal superamento di esami universitari alla scrittura di discorsi programmatici, dall'assistenza ai professionisti del marketing all'aiuto ai programmatori nella scrittura e nel debug di codici, nessun settore o dominio è immune da questa rivoluzione dell'IA nota come ChatGPT.

Inoltre, con il recente investimento di Microsoft in ChatGPT (il terzo da parte di Microsoft dal 2019), anche Google ha dichiarato un "codice rosso" anticipando una minaccia esistenziale al suo monopolio del business della ricerca. Le aziende di tutto il mondo sono ispirate e colpite dall'abilità di ChatGPT e la maggior parte sta cercando di sfruttare la tecnologia per le proprie organizzazioni.

Anche noi di Appinventiv siamo rimasti stupiti dalle increspature create da ChatGPT nel settore tecnologico.

Pertanto, nell'interesse del nostro pubblico, volevamo condividere la nostra visione esperta su come realizzare un'app come ChatGPT e il costo di sviluppo di un'app ChatGPT, che può essere compreso tra $ 100.000 e $ 500.000 (maggiori dettagli in seguito). Inoltre, ti guideremo in dettaglio nel processo commerciale e tecnico per la creazione di un chatbot di questo tipo. Tuttavia, prima di immergerci in profondità nel mumbo-jumbo tecnico, cerchiamo di capire ChatGPT.

Che cos'è esattamente ChatGPT e di cosa si tratta?

Nella sua essenza, ChatGPT è un chatbot. Ma quando guardi un po' più da vicino, è molto di più. OpenAI ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale per l'elaborazione del linguaggio naturale basato sulla tecnologia "Generative Pre-trained Transformer 3" (GPT 3).

Nelle sue stesse parole, “ChatGPT è un modello di generazione del linguaggio all'avanguardia sviluppato da OpenAI. Utilizza tecniche di deep learning per generare testo in base all'input che riceve. Ciò consente a ChatGPT di tenere conversazioni e rispondere a domande su un'ampia gamma di argomenti con elevata coerenza e uniformità.

I chatbot AI non potevano avere conversazioni simili a quelle umane per anni e le loro capacità erano limitate. Ma questa sfida è stata ora superata con l'avvento del transfer learning (ne parleremo tra poco) e la capacità di elaborare enormi quantità di dati. Da qui l'hype.

OpenAI ha sviluppato il suo algoritmo GPT per anni, l'ultima versione è GPT 3. OpenAI ha addestrato la prima versione di GPT con l'obiettivo del modello di linguaggio causale (CLM) in grado di prevedere il token successivo in una sequenza. Basandosi su questo modello, GPT 2 potrebbe generare un testo coerente dal punto di vista grammaticale e linguistico.

Poi è arrivato GPT 3, su cui si basa ChatGPT. Il chatbot con intelligenza artificiale conversazionale è diventato una sensazione su Internet dall'oggi al domani e ha avuto 1 milione di utenti in soli cinque giorni e 10 milioni in 40 giorni.

Costo di sviluppo dell'app ChatGPT: un'analisi completa

Diversi fattori determineranno i costi di sviluppo delle app basate su GPT. La complessità del modello, il caso d'uso finale del modello, il set di dati richiesto e i requisiti computazionali sono alcuni dei fattori significativi che influenzeranno il costo dello sviluppo di un'app AI simile a ChatGPT. Per avere un'idea del set di dati richiesto, ChatGPT è stato addestrato su 570 GB di dati testuali.

Per cominciare, la raccolta di un set di dati di grandi dimensioni può essere piuttosto costosa, soprattutto se è necessario pagare per l'accesso a dati proprietari o assumere persone per annotare i dati. Inoltre, se devi utilizzare risorse basate su cloud, il costo per sviluppare un'app come ChatGPT può essere piuttosto elevato a seconda delle risorse utilizzate e della durata dell'utilizzo. Il costo dell'annotazione dei dati varia da pochi centesimi per annotazione a pochi dollari per annotazione. Inoltre, il costo per ottenere i dati può variare notevolmente a seconda della fonte.

Dal punto di vista dell'archiviazione e del calcolo, se utilizzi risorse basate su cloud come AWS, GCP o Azure , il costo per sviluppare un'app come ChatGPT varia da poche centinaia di dollari al mese a diverse migliaia di dollari al mese, a seconda delle risorse utilizzate e la durata dell'utilizzo. Inoltre, la creazione di un'interfaccia o di un'app si aggiungerà anche ai costi di sviluppo delle app basate sull'intelligenza artificiale.

Per dirla in cifre, il costo di sviluppo dell'app ChatGPT può variare da $ 100.000 a $ 500.000. E possono essere necessarie da diverse settimane a diversi mesi per sviluppare un'app del genere, a seconda dei fattori sopra menzionati.

Come puoi ottimizzare il costo di sviluppo di un'app come ChatGPT?

Lo sviluppo di un chatbot di intelligenza artificiale è difficile e richiede competenze di calibro senza pari. Tuttavia, il costo di sviluppo dell'app ChatGPT può essere ottimizzato prendendo decisioni strategiche. Ecco alcuni modi per ottimizzare il costo di sviluppo di un'app come ChatGPT.

Scegliere il giusto partner di sviluppo: il giusto partner di sviluppo non solo ti aiuterà a creare un prodotto affidabile e tecnologicamente valido, ma ti aiuterà anche a risparmiare sui costi evitando errori, rilavorazioni e superamenti del budget.Il giusto partner di sviluppo (come Appinventiv) comprenderà a fondo le ultime tecnologie e può aiutare a ottimizzare i costi di sviluppo dell'app ChatGPT.

Banking on MVP Approach: MVP o un prodotto minimo praticabile è un approccio di sviluppo in cui le funzionalità principali di un'app o di un software vengono prima sviluppate e rilasciate per il feedback.Le funzionalità di base MVP sono costruite secondo i requisiti dei clienti. Questo approccio consente di risparmiare sui costi di sviluppo delle app basate sull'intelligenza artificiale aggiungendo solo le funzionalità che i clienti desiderano e utilizzano, eliminando eventuali costi di funzionalità non necessari.

Scelta di una soluzione basata sul cloud: ormai quasi tutte le aziende sono consapevoli che il passaggio al cloud è una strategia di ottimizzazione dei costi a basso costo.Questo vale anche nel caso di un chatbot AI. A causa dell'enorme quantità di dati necessari per addestrare e gestire un chatbot di questo tipo, la collaborazione con un fornitore di servizi cloud può ridurre ulteriormente i costi di sviluppo di un'app come ChatGPT.

[Tutto ciò che devi sapere sullo sviluppo di app basate su cloud]

La guida del C-Suite allo sviluppo di un chatbot AI di successo

In qualità di leader aziendale, è fondamentale comprendere il percorso strategico che dovrai intraprendere quando crei un'app come ChatGPT. Ecco un'istantanea del processo che ti porterà a creare un chatbot formidabile.

Definisci i requisiti aziendali: è ovvio che la prima cosa che farai è definire i requisiti aziendali e l'obiettivo del chatbot.Nel fare ciò, le cose da considerare sono il pubblico di destinazione, gli obiettivi del chatbot, le caratteristiche chiave e il budget per il progetto.

Conduci ricerche di mercato: il prossimo passo nella creazione di un'app come ChatGPT ti farà condurre ricerche di mercato approfondite per identificare il panorama competitivo e comprendere lo stato attuale dei chatbot AI sul mercato.Ciò contribuirà a garantire che il chatbot sviluppato sia competitivo e soddisfi le esigenze del pubblico di destinazione.

Scegli il partner di sviluppo giusto: ora che sei pronto per creare un'app come ChatGPT, ti consigliamo di concentrarti su un'agenzia di sviluppo in grado di svolgere questo compito.Comprendere AI/ML, un portafoglio solido e un elenco di clienti impressionante sono alcune cose che dovresti prendere in considerazione quando scegli l'agenzia.

Sviluppare un prodotto minimo praticabile (MVP): la prossima pietra miliare sarebbe sviluppare un MVP che includa le funzionalità principali del chatbot.Ciò consentirà al team di sviluppo di ottenere feedback dagli utenti all'inizio del processo e di apportare modifiche al chatbot secondo necessità e di aggiungere altre funzionalità di ChatGPT lungo il percorso.

Testare e perfezionare il chatbot: dopo lo sviluppo di un MVP, verranno rigorosi test e messa a punto.Testa il chatbot con un piccolo gruppo di utenti per identificare eventuali problemi e raccogliere feedback. Sulla base del feedback ricevuto, apportare le modifiche necessarie al chatbot.

Avvia il chatbot: dopo aver testato e perfezionato il modello, è giunto il momento di rilasciare l'app mobile chatbot simile a ChatGPT nel mercato aperto.Tuttavia, il monitoraggio delle sue prestazioni e la raccolta del feedback degli utenti è fondamentale per identificare eventuali perfezionamenti aggiuntivi che potrebbero essere necessari.

Il processo di creazione dell'app chatbot basato su GPT è vasto e richiede competenze imprenditoriali e abilità eccezionali. Cerchiamo ora di comprendere gli aspetti tecnici di un processo di sviluppo di app simile a ChatGPT.

Il processo tecnico di creazione di un chatbot ispirato a ChatGPT

Poiché ChatGPT è un chatbot basato su AI/ML, il processo comporterà l'addestramento di un modello AI. Ecco una ripartizione passo dopo passo.

1. Il primo passo nella creazione di un'app come ChatGPT sarà raccogliere un set di dati che assomigli all'output desiderato dal modello. Si raccomanda che il set di dati sia diversificato e copra vari argomenti e stili, inclusi testi conversazionali e scritti. Per garantire prestazioni e precisione elevate, è meglio utilizzare un modello linguistico preesistente che è già stato addestrato su un ampio corpus di dati di testo e quindi perfezionarlo per il caso d'uso specifico.

Ci sono molti di questi set di dati open source disponibili su Internet. Uno di questi è GloVe di Stanford , che consente agli utenti di addestrare algoritmi di apprendimento per ottenere rappresentazioni vettoriali per le parole. La rappresentazione vettoriale delle parole è un metodo in PNL in cui le parole sono rappresentate come vettori numerici (noti anche come incorporamenti di parole).

Questi vettori catturano il significato semantico e sintattico delle parole in uno spazio continuo e multidimensionale. Questa rappresentazione consente ai modelli di PNL di eseguire operazioni matematiche sulle parole, come il confronto e il raggruppamento, che sarebbero difficili o impossibili da eseguire con i metodi tradizionali. I vettori possono essere generati utilizzando vari algoritmi come word2vec , GloVe e FastText.

2. Il passaggio successivo nella creazione di un'app come ChatGPT sarà la messa a punto del modello linguistico pre-addestrato in modo che diventi colloquiale utilizzando la tecnica del Transfer Learning. Il trasferimento dell'apprendimento è un metodo relativamente nuovo che è stato introdotto per la prima volta nei primi anni 2000. Un concetto potente nel deep learning transfer learning è una tecnica che consente di utilizzare un modello addestrato su un'attività per un'altra attività. Il trasferimento dell'apprendimento funziona prendendo un modello che è già stato addestrato su un set di dati di grandi dimensioni e quindi adattandolo a una nuova attività. Ciò significa che il modello può essere utilizzato per risolvere un nuovo problema senza addestrarlo da zero. Ciò consente di risparmiare tempo e risorse, poiché il modello è già a conoscenza dell'attività su cui è stato addestrato.

Un modo semplice per eseguire il transfer learning consiste nell'utilizzare l'output di un modello come input per un altro modello. Ad esempio, un modello addestrato per eseguire un'attività di elaborazione del linguaggio naturale, come la traduzione della lingua, può essere utilizzato come input per un altro modello addestrato per eseguire un'attività di elaborazione del linguaggio naturale diversa, come il riepilogo del testo. Ciò può consentire al secondo modello di sfruttare la comprensione del linguaggio appresa dal primo modello.

Nella sua essenza, trasferire l'apprendimento è esattamente ciò che suggerisce il nome, trasferire l'apprendimento dal primo modello al successivo, e così via, aumentando ogni volta l'accuratezza del modello in modo esponenziale.

3. Il passaggio successivo è abbastanza semplice e richiederà di creare un'interfaccia o un'app che sfrutti il ​​modello, riceva input dagli utenti e, in base agli input, fornisca l'output. Questa interfaccia può assumere la forma di un'applicazione basata sul Web, come ChatGPT, un'app mobile ChatGPT o persino una piattaforma di messaggistica. Le applicazioni di un tale modello sono virtualmente illimitate.

Dopo aver integrato il modello in un'app mobile ChatGPT tramite API, è necessario testare e perfezionare ulteriormente il modello.

In Appinventiv, comprendiamo AI/ML

Essendo in prima linea nella rivoluzione tecnologica, abbiamo aiutato numerosi clienti a raggiungere scalabilità e agilità, sfruttando i dati che prima erano intrappolati in silos con i nostri servizi di sviluppo AI .

Dallo sfruttamento delle capacità di intelligenza artificiale per sviluppare un'applicazione per la gestione del budget all'utilizzo dell'intelligenza artificiale per semplificare e ottimizzare le operazioni quotidiane di una delle principali banche europee, i nostri team di data scientist e ingegneri hanno superato più volte.

Ora che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno per rimodellare il panorama biz-tech così come lo conosciamo, è tempo di utilizzare l'intelligenza artificiale a proprio vantaggio. Connettiti con noi e discuti oggi stesso dei tuoi requisiti di chatbot di intelligenza artificiale generativa.

Domande frequenti

D: Quanto costa sviluppare un'app come ChatGPT?

R: Il costo di sviluppo dell'app ChatGPT può variare tra $ 100.000 e $ 500.000. I fattori che influenzano il costo sono le dimensioni del set di dati, il caso di utilizzo finale del chatbot, i servizi, le funzionalità richieste, ecc.

D: Quanto tempo ci vuole per sviluppare un chatbot AI?

R: A seconda dei fattori sopra menzionati, lo sviluppo di un chatbot basato sull'intelligenza artificiale può richiedere diverse settimane o mesi.

D: Quanto è grande un set di dati necessario per sviluppare un chatbot AI?

R: La dimensione del set di dati varia in base all'applicazione prevista dal chatbot. Per dare un'idea generale, ChatGPT è stato addestrato su un set di dati testuale di 570 GB.