Revoluția care este ChatGPT: Cât costă construirea?

De la lansarea sa în noiembrie 2022, ChatGPT a zguduit lumea tehnologică așa cum o cunoaștem. Chatbot-ul de procesare a limbajului natural (NLP) dezvoltat de OpenAI a arătat lumii cât de transformatoare va fi inteligența artificială. De la promovarea examenelor la nivel universitar la scrierea discursurilor principale, de la asistarea marketerilor la ajutarea programatorilor să scrie și să depaneze coduri, nicio industrie sau domeniu nu este neatins de această revoluție AI cunoscută sub numele de ChatGPT.

Mai mult, odată cu investiția recentă a Microsoft în ChatGPT (a treia de către Microsoft din 2019), chiar și Google a declarat un „cod roșu” anticipând o amenințare existențială la adresa monopolului său de căutare. Companiile din întreaga lume sunt inspirate și uimite de priceperea ChatGPT și majoritatea caută să folosească tehnologia pentru organizațiile lor.

De asemenea, noi, cei de la Appinventiv, am fost uimiți de ondulațiile create de ChatGPT în industria tehnologică.

Prin urmare, în interesul publicului nostru, am dorit să împărtășim cunoștințele noastre de experți cu privire la modul de a crea o aplicație precum ChatGPT și costul dezvoltării aplicației ChatGPT, care poate fi între 100.000 USD și 500.000 USD (mai multe detalii mai târziu). De asemenea, vă vom îndruma în detaliu cu privire la procesul de afaceri și tehnic de creare a unui astfel de chatbot. Cu toate acestea, înainte de a vă scufunda adânc în mumbo-jumbo tehnic, să înțelegem ChatGPT.

Ce este mai exact ChatGPT și despre ce este hype-ul?

În esența sa, ChatGPT este un chatbot. Dar când te uiți puțin mai aproape, este mult mai mult decât atât. OpenAI a dezvoltat un model de inteligență artificială de procesare a limbajului natural bazat pe tehnologia „Generative Pre-trained Transformer 3” (GPT 3).

Cu propriile sale cuvinte, „ChatGPT este un model de generare a limbajului de ultimă generație dezvoltat de OpenAI. Folosește tehnici de învățare profundă pentru a genera text în funcție de intrarea pe care o primește. Acest lucru permite ChatGPT să țină conversații și să răspundă la întrebări pe o gamă largă de subiecte cu coerență și consecvență ridicate.”

Chatbot-ii AI nu au putut avea conversații asemănătoare oamenilor ani de zile, iar capacitățile lor erau limitate. Dar această provocare a fost depășită acum odată cu apariția învățării prin transfer (mai multe despre asta într-un pic) și cu puterea de a procesa cantități uriașe de date. De aici hype-ul.

OpenAI și-a dezvoltat algoritmul GPT de ani de zile, cea mai recentă versiune fiind GPT 3. OpenAI a antrenat prima versiune a GPT cu obiectivul modelării limbajului cauzal (CLM) să poată prezice următorul token într-o secvență. Pe baza acestui model, GPT 2 ar putea genera text coerent din punct de vedere gramatical și lingvistic.

Apoi a venit GPT 3, pe care se bazează ChatGPT. Chatbot -ul conversațional AI a devenit o senzație pe internet peste noapte și a avut 1 milion de utilizatori în doar cinci zile și 10 milioane în 40 de zile.

Costul dezvoltării aplicației ChatGPT: o defalcare completă

Mai mulți factori vor determina costurile de dezvoltare a aplicațiilor bazate pe GPT. Complexitatea modelului, cazul de utilizare finală al modelului, setul de date necesar și cerințele de calcul sunt câțiva dintre factorii importanți care vor influența costul dezvoltării unei aplicații AI asemănătoare ChatGPT. Pentru a avea o idee despre setul de date necesar, ChatGPT a fost instruit pe 570 GB de date textuale.

Pentru început, strângerea unui set mare de date poate fi destul de costisitoare, mai ales dacă trebuie să plătiți pentru accesul la date proprietare sau să angajați oameni care să adnoteze datele. În plus, dacă trebuie să utilizați resurse bazate pe cloud, costul dezvoltării unei aplicații precum ChatGPT poate fi destul de mare în funcție de resursele utilizate și de durata utilizării. Costul adnotării datelor variază de la câțiva cenți pe adnotare la câțiva dolari pe adnotare. De asemenea, costul de obținere a datelor poate varia foarte mult în funcție de sursă.

Din punct de vedere al stocării și al calculului, dacă utilizați resurse bazate pe cloud precum AWS, GCP sau Azure , costul dezvoltării unei aplicații precum ChatGPT variază de la câteva sute de dolari pe lună la câteva mii de dolari pe lună, în funcție de resursele utilizate. și durata de utilizare. În plus, crearea unei interfețe sau a unei aplicații se va adăuga, de asemenea, la costurile de dezvoltare a aplicațiilor bazate pe AI.

Pentru a pune un număr, costul dezvoltării aplicației ChatGPT poate varia între 100.000 USD și 500.000 USD. Și poate dura de la câteva săptămâni până la câteva luni pentru a dezvolta o astfel de aplicație, în funcție de factorii menționați mai sus.

Cum poți optimiza costul dezvoltării unei aplicații precum ChatGPT?

Dezvoltarea unui chatbot cu inteligență artificială este dificilă și necesită o expertiză de un calibru de neegalat. Cu toate acestea, costul dezvoltării aplicației ChatGPT poate fi optimizat prin luarea de decizii strategice. Iată câteva modalități de a optimiza costul dezvoltării unei aplicații precum ChatGPT.

Alegerea partenerului de dezvoltare potrivit: Partenerul de dezvoltare potrivit nu numai că vă va ajuta să creați un produs fiabil și sănătos din punct de vedere tehnologic, dar vă va ajuta și să economisiți costuri, evitând greșelile, reluările și depășirile bugetare.Partenerul de dezvoltare potrivit (cum ar fi Appinventiv) va înțelege în profunzime cele mai recente tehnologii și poate ajuta la optimizarea costurilor de dezvoltare a aplicației ChatGPT.

Abordarea pe baza MVP: MVP sau un produs minim viabil este o abordare de dezvoltare în care caracteristicile de bază ale unei aplicații sau software sunt mai întâi dezvoltate și lansate pentru feedback.Caracteristicile fundației MVP sunt construite conform cerințelor clienților. Această abordare economisește costurile de dezvoltare a aplicațiilor bazate pe inteligență artificială, adăugând doar funcțiile pe care clienții le doresc și le folosesc, eliminând orice costuri inutile cu funcțiile.

Alegerea unei soluții bazate pe cloud: Până acum, aproape fiecare companie este conștientă de faptul că trecerea la cloud este o strategie de optimizare a costurilor reduse.Acest lucru este valabil și în cazul unui chatbot AI. Datorită cantității uriașe de date necesare pentru instruirea și operarea unui astfel de chatbot, parteneriatul cu un furnizor de cloud poate reduce și mai mult costul dezvoltării unei aplicații precum ChatGPT.

[Tot ce trebuie să știți despre dezvoltarea aplicațiilor bazate pe cloud]

Ghidul C-Suite pentru dezvoltarea unui chatbot AI de succes

În calitate de lider de afaceri, este vital să înțelegeți calea strategică pe care va trebui să o urmați atunci când creați o aplicație precum ChatGPT. Iată un instantaneu al procesului care vă va conduce să creați un chatbot zdrobitor.

Definiți cerințele de afaceri: de la sine înțeles, primul lucru pe care îl veți face este să definiți cerințele de afaceri și obiectivul chatbot-ului.În timp ce faceți acest lucru, lucrurile de luat în considerare sunt publicul țintă, obiectivele chatbot-ului, caracteristicile cheie și bugetul proiectului.

Efectuați cercetări de piață: următorul pas în crearea unei aplicații precum ChatGPT vă va determina să efectuați o cercetare de piață amănunțită pentru a identifica peisajul competitiv și pentru a înțelege starea actuală a chatbot-urilor AI de pe piață.Acest lucru va ajuta la asigurarea faptului că chatbot-ul dezvoltat este competitiv și satisface nevoile publicului țintă.

Alegeți partenerul de dezvoltare potrivit: acum că sunteți gata să construiți o aplicație precum ChatGPT, veți dori să vă concentrați pe o agenție de dezvoltare care poate îndeplini această sarcină.Înțelegerea AI/ML, un portofoliu robust și o listă impresionantă de clienți sunt câteva lucruri pe care le-ați lua în considerare atunci când alegeți agenția.

Dezvoltați un produs minim viabil (MVP): Următoarea etapă ar fi dezvoltarea unui MVP care să includă caracteristicile de bază ale chatbot-ului.Acest lucru va permite echipei de dezvoltare să primească feedback de la utilizatori la începutul procesului și să facă modificări la chatbot după cum este necesar și să adauge mai multe funcții ChatGPT pe parcurs.

Testați și perfecționați chatbot-ul: După dezvoltarea unui MVP, vor veni testarea riguroasă și reglarea fină.Testați chatbot-ul cu un grup mic de utilizatori pentru a identifica orice probleme și pentru a aduna feedback. Pe baza feedback-ului primit, faceți toate îmbunătățirile necesare chatbot-ului.

Lansați chatbot: după testarea și perfecționarea modelului, este timpul să lansați aplicația mobilă chatbot asemănătoare ChatGPT pe piața liberă.Cu toate acestea, monitorizarea performanței sale și colectarea feedback-ului utilizatorilor sunt cruciale pentru a identifica orice îmbunătățiri suplimentare care ar putea fi necesare.

Procesul de creare a aplicației chatbot alimentat de GPT este vast și necesită experiență antreprenorială și abilități excepționale. Să înțelegem acum aspectele tehnice ale unui proces de dezvoltare a aplicațiilor asemănător ChatGPT.

Procesul tehnic de construire a unui chatbot inspirat de ChatGPT

Deoarece ChatGPT este un chatbot bazat pe AI/ML, procesul va implica antrenarea unui model AI. Iată o defalcare pas cu pas.

1. Primul pas în construirea unei aplicații precum ChatGPT va fi să aduni un set de date care să semene cu rezultatul dorit de la model. Se recomandă ca setul de date să fie divers și să acopere diverse subiecte și stiluri, inclusiv text conversațional și scris. Pentru a asigura performanță și acuratețe înalte, cel mai bine este să utilizați un model de limbaj preexistent care a fost deja antrenat pe un corp mare de date text și apoi să-l ajustați pentru cazul dvs. de utilizare specific.

Există multe astfel de seturi de date open-source disponibile pe internet. Unul dintre acestea este GloVe de la Stanford , care permite utilizatorilor să antreneze algoritmi de învățare pentru a obține reprezentări vectoriale pentru cuvinte. Reprezentarea vectorială a cuvintelor este o metodă în NLP în care cuvintele sunt reprezentate ca vectori numerici (cunoscute și sub numele de înglobare de cuvinte).

Acești vectori captează sensul semantic și sintactic al cuvintelor într-un spațiu continuu, multidimensional. Această reprezentare permite modelelor NLP să efectueze operații matematice asupra cuvintelor, cum ar fi compararea și gruparea, care ar fi dificil sau imposibil de realizat cu metodele tradiționale. Vectorii pot fi generați folosind diverși algoritmi, cum ar fi word2vec , GloVe și FastText.

2. Următorul pas în construirea unei aplicații precum ChatGPT va fi ajustarea modelului lingvistic pre-antrenat pentru a deveni conversațional folosind tehnica Transfer Learning. Învățarea prin transfer este o metodă relativ nouă care a fost introdusă pentru prima dată la începutul anilor 2000. Un concept puternic în învățarea prin transfer de învățare profundă este o tehnică care permite unui model antrenat pe o sarcină să fie utilizat pentru o altă sarcină. Învățarea prin transfer funcționează luând un model care a fost deja antrenat pe un set de date mare și apoi adaptându-l la o nouă sarcină. Aceasta înseamnă că modelul poate fi folosit pentru a rezolva o nouă problemă fără a o antrena de la zero. Acest lucru economisește timp și resurse, deoarece modelul are deja cunoștințe despre sarcina pentru care a fost antrenat.

O modalitate simplă de a efectua învățarea prin transfer este utilizarea rezultatului unui model ca intrare pentru alt model. De exemplu, un model antrenat pentru a efectua o sarcină de procesare a limbajului natural, cum ar fi traducerea limbii, poate fi utilizat ca intrare pentru un alt model care este antrenat să efectueze o activitate diferită de procesare a limbajului natural, cum ar fi rezumarea textului. Acest lucru poate permite celui de-al doilea model să profite de înțelegerea limbii învățate de primul model.

În esența sa, învățarea prin transfer este exact ceea ce sugerează numele său, pentru a transfera învățarea primului model la următorul și așa mai departe, crescând de fiecare dată acuratețea modelului exponențial.

3. Următorul pas este destul de ușor și vă va necesita să construiți o interfață sau o aplicație care va valorifica modelul, va primi intrări de la utilizatori și, pe baza intrărilor, va furniza rezultatul. Această interfață poate lua forma unei aplicații bazate pe web, cum ar fi ChatGPT, o aplicație mobilă ChatGPT sau chiar o platformă de mesagerie. Aplicațiile unui astfel de model sunt practic nelimitate.

Odată ce ați integrat modelul într-o aplicație mobilă ChatGPT prin intermediul API-urilor, trebuie să testați și să ajustați modelul în continuare.

La Appinventiv, înțelegem AI/ML

Fiind în fruntea revoluției tehnologice, am ajutat numeroși clienți să obțină amploare și agilitate, valorificând datele care erau prinse în siloz cu serviciile noastre de dezvoltare AI .

De la valorificarea capacităților AI pentru a dezvolta o aplicație de gestionare a bugetului până la utilizarea inteligenței artificiale pentru a eficientiza și optimiza operațiunile de zi cu zi ale unei bănci europene de top, echipele noastre de cercetători și ingineri de date au eclipsat în repetate rânduri.

Acum că inteligența artificială și învățarea automată sunt pe cale să remodeleze peisajul biz-tech așa cum îl cunoaștem, este timpul să folosiți inteligența artificială în avantajul dvs. Conectați-vă cu noi și discutați despre cerințele dvs. generative de chatbot AI astăzi.

Întrebări frecvente

Î: Cât costă dezvoltarea unei aplicații precum ChatGPT?

R: Costul dezvoltării aplicației ChatGPT poate varia între 100.000 USD și 500.000 USD. Factorii care afectează costul sunt dimensiunea setului de date, cazul final al chatbot-ului, serviciile, caracteristicile necesare etc.

Î: Cât timp durează dezvoltarea unui chatbot AI?

R: În funcție de factorii menționați mai sus, dezvoltarea unui chatbot AI poate dura de la câteva săptămâni la luni.

Î: Cât de mare este necesar un set de date pentru a dezvolta un chatbot AI?

R: Dimensiunea setului de date variază în funcție de aplicația destinată chatbot-ului. Pentru a da o idee generală, ChatGPT a fost instruit pe un set de date textuale de 570 GB.