ChatGPT의 혁신: 구축 비용은 얼마입니까?

2022년 11월 출시 이후 ChatGPT는 우리가 알고 있는 기술 세계를 뒤흔들었습니다. OpenAI 가 개발한 자연어 처리(NLP) 챗봇은 인공 지능이 얼마나 혁신적인지 세상에 보여주었습니다. 대학 수준의 시험 통과에서 기조 연설 작성, 마케터 지원에서 프로그래머의 코드 작성 및 디버그 지원에 이르기까지 ChatGPT로 알려진 이 AI 혁명에 영향을 받지 않은 산업이나 영역은 없습니다.

더군다나 최근 Microsoft의 ChatGPT 투자 (2019년 이후 Microsoft의 세 번째 투자)로 Google조차 검색 비즈니스 독점에 대한 실존적 위협을 예상하는 '코드 레드'를 선언했습니다. 전 세계의 비즈니스는 ChatGPT의 우수성에 감명을 받고 놀라움을 금치 못하며 대부분 조직을 위해 이 기술을 활용하려고 합니다.

Appinventiv도 기술 ​​산업에서 ChatGPT가 만들어낸 파급 효과에 놀랐습니다.

따라서 청중의 관심을 끌기 위해 우리는 ChatGPT와 같은 앱을 만드는 방법과 $100,000에서 $500,000 사이일 수 있는 ChatGPT 앱 개발 비용에 대한 전문적인 통찰력을 공유하고 싶었습니다(자세한 내용은 나중에 설명). 또한 이러한 챗봇을 만드는 비즈니스 및 기술 프로세스에 대해 자세히 안내합니다. 그러나 기술적인 점보 점보에 대해 자세히 알아보기 전에 ChatGPT를 이해합시다.

ChatGPT가 정확히 무엇이며 과대 광고는 무엇입니까?

본질적으로 ChatGPT는 챗봇입니다. 하지만 조금 더 자세히 들여다보면 그 이상입니다. OpenAI는 'GPT 3(Generative Pre-trained Transformer 3)' 기술을 기반으로 자연어 처리 인공지능 모델을 개발했습니다.

“ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 최첨단 언어 생성 모델입니다. 딥 러닝 기술을 사용하여 수신한 입력을 기반으로 텍스트를 생성합니다. 이를 통해 ChatGPT는 높은 일관성과 일관성으로 다양한 주제에 대해 대화를 나누고 질문에 답할 수 있습니다.”

AI 챗봇은 수년 동안 인간과 같은 대화를 할 수 없었고 그 능력은 제한적이었습니다. 그러나 이 문제는 이제 전이 학습(자세한 내용은 잠시 후)과 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력으로 극복되었습니다. 따라서 과대 광고.

OpenAI는 수년 동안 GPT 알고리즘을 개발해 왔으며 최신 버전은 GPT 3입니다. OpenAI는 인과 언어 모델링(CLM)이 순서대로 다음 토큰을 예측할 수 있도록 GPT의 첫 번째 버전을 교육했습니다. 이 모델을 기반으로 GPT 2는 문법 및 언어 관점에서 일관된 텍스트를 생성할 수 있습니다.

그런 다음 ChatGPT의 기반이 되는 GPT 3가 나왔습니다. 대화 형 AI 챗봇은 하룻밤 사이에 인터넷 센세이션이 되었고 단 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보했고 40일 만에 1000만 명의 사용자를 확보했습니다.

ChatGPT 앱 개발 비용: 포괄적 분석

몇 가지 요소가 GPT 기반 앱 개발 비용을 결정합니다. 모델의 복잡성, 모델의 최종 사용 사례, 필요한 데이터 세트 및 계산 요구 사항은 ChatGPT와 같은 AI 앱 개발 비용에 영향을 미치는 중요한 요소 중 일부입니다. 필요한 데이터 세트를 이해하기 위해 ChatGPT는 570GB의 텍스트 데이터로 훈련되었습니다.

우선 대규모 데이터 세트를 수집하는 것은 특히 독점 데이터에 대한 액세스 비용을 지불하거나 데이터에 주석을 달기 위해 사람을 고용해야 하는 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 리소스를 사용해야 하는 경우 사용되는 리소스와 사용 기간에 따라 ChatGPT와 같은 앱을 개발하는 데 드는 비용이 상당히 높을 수 있습니다. 데이터 주석 비용은 주석당 몇 센트에서 주석당 몇 달러까지 다양합니다. 또한 데이터를 얻는 비용은 소스에 따라 크게 다를 수 있습니다.

스토리지 및 컴퓨팅 관점에서 AWS, GCP 또는 Azure와 같은 클라우드 기반 리소스를 사용하는 경우 ChatGPT와 같은 앱을 개발하는 비용은 사용되는 리소스에 따라 월 수백 달러에서 수천 달러에 이릅니다. 및 사용 기간. 또한 인터페이스나 앱을 만들면 AI 기반 앱 개발 비용도 추가됩니다.

숫자를 입력하면 ChatGPT 앱 개발 비용은 $100,000에서 $500,000 사이입니다. 그리고 위에서 언급한 요인에 따라 그러한 앱을 개발하는 데 몇 주에서 몇 달이 걸릴 수 있습니다.

ChatGPT와 같은 앱 개발 비용을 어떻게 최적화할 수 있습니까?

인공 지능 챗봇을 개발하는 것은 어렵고 타의 추종을 불허하는 전문성이 필요합니다. 그러나 ChatGPT 앱 개발 비용은 전략적 의사결정을 통해 최적화할 수 있습니다. 다음은 ChatGPT와 같은 앱 개발 비용을 최적화하는 몇 가지 방법입니다.

올바른 개발 파트너 선택: 올바른 개발 파트너는 신뢰할 수 있고 기술적으로 건전한 제품을 만드는 데 도움이 될 뿐만 아니라 실수, 재작업 및 예산 초과를 방지하여 비용을 절감하는 데도 도움이 됩니다.올바른 개발 파트너(예: Appinventiv)는 최신 기술을 깊이 이해하고 ChatGPT 앱 개발 비용을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

MVP 접근 방식에 대한 뱅킹: MVP 또는 최소 실행 가능 제품은 피드백을 위해 앱 또는 소프트웨어의 핵심 기능을 먼저 개발하고 릴리스하는 개발 접근 방식입니다 .MVP 기반 기능은 고객의 요구 사항에 따라 구축됩니다. 이러한 접근 방식은 불필요한 기능 비용을 없애 고객이 원하고 사용하는 기능만 추가하여 AI 기반 앱 개발 비용을 절감합니다.

클라우드 기반 솔루션 선택: 지금까지 거의 모든 비즈니스는 클라우드로 이동하는 것이 비용 최적화 전략이라는 것을 알고 있습니다.이는 AI 챗봇의 경우에도 마찬가지입니다. 이러한 챗봇을 교육하고 운영하는 데 필요한 엄청난 양의 데이터 때문에 클라우드 공급자와 협력하면 ChatGPT와 같은 앱을 개발하는 데 드는 비용을 더욱 줄일 수 있습니다.

[클라우드 기반 앱 개발에 대해 알아야 할 모든 것]

성공적인 AI 챗봇 개발을 위한 최고 경영진 가이드

비즈니스 리더로서 ChatGPT와 같은 앱을 만들 때 취해야 할 전략적 경로를 이해하는 것이 중요합니다. 다음은 멋진 챗봇을 만드는 프로세스의 스냅샷입니다.

비즈니스 요구 사항 정의: 가장 먼저 해야 할 일은 비즈니스 요구 사항과 챗봇의 목표를 정의하는 것입니다.이때 고려해야 할 사항은 대상 고객, 챗봇의 목표, 주요 기능 및 프로젝트 예산입니다.

시장 조사 수행: ChatGPT와 같은 앱을 만드는 다음 단계에서는 철저한 시장 조사를 수행하여 경쟁 구도를 파악하고 시장에서 AI 챗봇의 현재 상태를 이해해야 합니다.이는 개발된 챗봇이 경쟁력을 갖추고 대상 고객의 요구를 충족하도록 하는 데 도움이 될 것입니다.

올바른 개발 파트너 선택: 이제 ChatGPT와 같은 앱을 빌드할 준비가 모두 완료되었으므로 이 작업을 수행할 수 있는 개발 에이전시에 초점을 맞추고 싶을 것입니다.AI/ML 이해, 강력한 포트폴리오 및 인상적인 고객 목록은 에이전시를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 사항입니다.

MVP(Minimum Viable Product) 개발: 다음 이정표는 챗봇의 핵심 기능을 포함하는 MVP를 개발하는 것입니다.이를 통해 개발팀은 프로세스 초기에 사용자로부터 피드백을 받고 필요에 따라 챗봇을 변경하고 더 많은 ChatGPT 기능을 추가할 수 있습니다.

챗봇 테스트 및 수정: MVP 개발 후 엄격한 테스트 및 미세 조정이 이루어집니다.소규모 사용자 그룹과 함께 챗봇을 테스트하여 문제를 식별하고 피드백을 수집합니다. 받은 피드백에 따라 챗봇에 필요한 개선 사항을 적용합니다.

챗봇 출시: 모델을 테스트하고 개선한 후에는 ChatGPT와 같은 챗봇 모바일 앱을 공개 시장에 출시할 때입니다.그러나 성능을 모니터링하고 사용자 피드백을 수집하는 것은 필요할 수 있는 추가 개선 사항을 식별하는 데 중요합니다.

GPT 기반 챗봇 앱 생성 프로세스는 방대하며 기업가적 전문성과 뛰어난 기술이 필요합니다. 이제 ChatGPT와 유사한 앱 개발 프로세스의 기술을 이해하겠습니다.

ChatGPT에서 영감을 받은 챗봇을 구축하는 기술 프로세스

ChatGPT는 AI/ML 기반 챗봇이므로 프로세스에는 AI 모델 교육이 포함됩니다. 다음은 단계별 분석입니다.

1. ChatGPT와 같은 앱을 구축하는 첫 번째 단계는 모델에서 원하는 출력과 유사한 데이터 세트를 수집하는 것입니다. 데이터 세트는 다양하고 대화 및 서면 텍스트를 포함하여 다양한 주제와 스타일을 다루는 것이 좋습니다. 높은 성능과 정확성을 보장하려면 대량의 텍스트 데이터 모음에서 이미 학습된 기존 언어 모델을 사용한 다음 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정하는 것이 가장 좋습니다.

인터넷에는 이러한 오픈 소스 데이터 세트가 많이 있습니다. 그 중 하나는 사용자가 단어의 벡터 표현을 얻기 위한 학습 알고리즘을 훈련할 수 있는 Stanford의 GloVe 입니다. 단어의 벡터 표현은 단어가 숫자 벡터(단어 임베딩이라고도 함)로 표현되는 NLP의 방법입니다.

이러한 벡터는 연속적인 다차원 공간에서 단어의 의미론적 및 구문론적 의미를 포착합니다. 이 표현을 통해 NLP 모델은 단어에 대한 수학적 연산(예: 비교 및 ​​클러스터링)을 수행할 수 있습니다. 이 작업은 기존 방법으로는 수행하기 어렵거나 불가능합니다. 벡터는 word2vec , GloVe 및 FastText와 같은 다양한 알고리즘을 사용하여 생성할 수 있습니다.

2. ChatGPT와 같은 앱을 구축하는 다음 단계는 전이 학습 기술을 사용하여 사전 훈련된 언어 모델을 대화형으로 미세 조정하는 것입니다. 전이 학습은 2000년대 초에 처음 도입된 비교적 새로운 방법입니다. 딥 러닝 전이 학습의 강력한 개념은 한 작업에서 훈련된 모델을 다른 작업에 사용할 수 있도록 하는 기술입니다. 전이 학습은 대규모 데이터 세트에서 이미 훈련된 모델을 선택한 다음 새 작업에 적용하는 방식으로 작동합니다. 이는 모델을 처음부터 학습하지 않고도 새로운 문제를 해결하는 데 사용할 수 있음을 의미합니다. 모델이 훈련된 작업에 대한 지식을 이미 가지고 있기 때문에 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

전이 학습을 수행하는 간단한 방법은 한 모델의 출력을 다른 모델의 입력으로 사용하는 것입니다. 예를 들어, 언어 번역과 같은 자연어 처리 작업을 수행하도록 훈련된 모델은 텍스트 요약과 같은 다른 자연어 처리 작업을 수행하도록 훈련된 다른 모델에 대한 입력으로 사용될 수 있습니다. 이를 통해 두 번째 모델은 첫 번째 모델에서 학습한 언어 이해를 활용할 수 있습니다.

본질적으로 전이 학습은 이름에서 알 수 있듯이 첫 번째 모델의 학습을 다음 모델로 전이하는 등 매번 모델의 정확도를 기하급수적으로 높이는 것입니다.

3. 다음 단계는 상당히 쉬우며 모델을 활용하고 사용자로부터 입력을 받고 입력을 기반으로 출력을 제공할 인터페이스 또는 앱을 구축해야 합니다. 이 인터페이스는 ChatGPT, ChatGPT 모바일 앱 또는 메시징 플랫폼과 같은 웹 기반 애플리케이션의 형태를 취할 수 있습니다. 그러한 모델의 적용은 사실상 무한합니다.

API를 통해 모델을 ChatGPT 모바일 앱에 통합한 후에는 모델을 추가로 테스트하고 미세 조정해야 합니다.

Appinventiv에서는 AI/ML을 이해합니다.

기술 혁명의 최전선에 있는 우리는 AI 개발 서비스를 통해 사일로에 갇혀 있던 데이터를 활용하여 수많은 고객이 규모와 민첩성을 달성하도록 도왔습니다 .

AI 기능을 활용하여 예산 관리 애플리케이션을 개발하는 것부터 인공 지능을 사용하여 유럽을 선도하는 은행의 일상적인 운영을 간소화하고 최적화하는 것에 이르기까지 우리의 데이터 과학자 및 엔지니어 팀은 계속해서 빛을 발했습니다.

인공 지능과 기계 학습이 우리가 알고 있는 비즈니스 기술 환경을 재편하고 있으므로 이제 인공 지능을 유리하게 활용할 때입니다. 오늘 저희와 연결하여 생성 AI 챗봇 요구 사항에 대해 논의하십시오.

FAQ

Q: ChatGPT와 같은 앱을 개발하는 데 비용이 얼마나 드나요?

A: ChatGPT 앱 개발 비용은 $100,000에서 $500,000 사이입니다. 비용에 영향을 미치는 요소는 데이터 세트의 크기, 챗봇의 최종 사용 사례, 서비스, 필요한 기능 등입니다.

Q: AI 챗봇을 개발하는데 시간이 얼마나 걸리나요?

A: 위에서 언급한 요인에 따라 AI 챗봇을 개발하는 데 몇 주에서 몇 달이 걸릴 수 있습니다.

Q: AI 챗봇을 개발하려면 얼마나 많은 데이터셋이 필요한가요?

A: 데이터 세트 크기는 챗봇의 의도된 애플리케이션에 따라 다릅니다. 일반적인 아이디어를 제공하기 위해 ChatGPT는 570GB의 텍스트 데이터 세트에서 학습되었습니다.