Çığır açan ChatGPT: Oluşturmanın maliyeti nedir?

Kasım 2022'deki lansmanından bu yana ChatGPT, bildiğimiz teknolojik dünyayı sarstı. OpenAI tarafından geliştirilen doğal dil işleme (NLP) sohbet robotu, yapay zekanın ne kadar dönüştürücü olabileceğini dünyaya gösterdi. Üniversite düzeyindeki sınavları geçmekten açılış konuşmaları yazmaya, pazarlamacılara yardımcı olmaktan programcıların kod yazmasına ve hata ayıklamasına yardımcı olmaya kadar, ChatGPT olarak bilinen bu yapay zeka devriminin dokunulmadığı hiçbir sektör veya alan yoktur.

Ayrıca, Microsoft'un yakın zamanda ChatGPT'ye yaptığı yatırımla (2019'dan beri Microsoft tarafından yapılan üçüncü yatırım), Google bile arama işi tekeline yönelik varoluşsal bir tehdit öngörerek "kırmızı kod" ilan etti. Dünyanın dört bir yanındaki işletmeler, ChatGPT'nin cesaretinden ilham alıyor ve hayrete düşüyor ve çoğu, kuruluşları için teknolojiyi kullanmak istiyor.

Appinventiv'de biz de ChatGPT'nin teknoloji endüstrisinde yarattığı dalgalanmalara hayran kaldık.

Bu nedenle, hedef kitlemizin ilgisini çekecek şekilde, ChatGPT ve ChatGPT uygulama geliştirme maliyeti gibi 100.000 ABD Doları ile 500.000 ABD Doları arasında olabilen bir uygulamanın nasıl yapılacağına ilişkin uzman görüşlerimizi paylaşmak istedik (daha fazla ayrıntı sonra). Ayrıca, böyle bir chatbot oluşturmanın iş ve teknik süreci konusunda size ayrıntılı olarak rehberlik edeceğiz. Ancak, teknik saçmalıklara derinlemesine dalmadan önce, ChatGPT'yi anlamamıza izin verin.

ChatGPT tam olarak nedir ve abartı nedir?

ChatGPT özünde bir sohbet robotudur. Ama biraz daha yakından baktığınızda bundan çok daha fazlası olduğunu görüyorsunuz. OpenAI, 'Generative Pre-trained Transformer 3' (GPT 3) teknolojisine dayalı bir doğal dil işleme yapay zeka modeli geliştirdi.

Kendi deyimiyle “ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilmiş son teknoloji bir dil oluşturma modelidir. Aldığı girdiye dayalı olarak metin oluşturmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. Bu, ChatGPT'nin yüksek tutarlılık ve tutarlılıkla çok çeşitli konularda konuşmalar yapmasına ve soruları yanıtlamasına olanak tanır."

AI sohbet robotları yıllarca insan benzeri konuşmalar yapamadı ve yetenekleri sınırlıydı. Ancak bu zorluk, transfer öğrenmenin ortaya çıkışıyla (biraz daha fazlası) ve muazzam miktarda veriyi işleme gücüyle artık aşıldı. Dolayısıyla yutturmaca.

OpenAI, GPT algoritmasını yıllardır geliştirmektedir, en son sürümü GPT 3'tür. OpenAI, bir dizideki bir sonraki belirteci tahmin edebilmek için nedensel dil modelleme (CLM) hedefiyle GPT'nin ilk sürümünü eğitmiştir. Bu modeli temel alan GPT 2, gramer ve dilbilim açısından tutarlı metinler üretebilir.

Ardından, ChatGPT'nin temel aldığı GPT 3 geldi. Konuşmalı AI chatbot, bir gecede internette bir sansasyon yarattı ve sadece beş günde 1 milyon kullanıcıya ve 40 günde 10 milyon kullanıcıya ulaştı.

ChatGPT uygulama geliştirme maliyeti: Kapsamlı bir döküm

GPT tabanlı uygulama geliştirme maliyetlerini birkaç faktör belirleyecektir. Modelin karmaşıklığı, modelin son kullanım durumu, gereken veri kümesi ve hesaplama gereksinimleri, ChatGPT benzeri bir yapay zeka uygulaması geliştirmenin maliyetini etkileyecek önemli faktörlerden bazılarıdır. Gerekli veri kümesini anlamak için ChatGPT, 570 GB metin verisi üzerinde eğitildi.

Başlamak için, özellikle özel verilere erişim için ödeme yapmanız veya verilere açıklama eklemek için insanları işe almanız gerekiyorsa, büyük bir veri kümesi toplamak oldukça pahalı olabilir. Ek olarak, bulut tabanlı kaynaklar kullanmanız gerekiyorsa, ChatGPT gibi bir uygulama geliştirmenin maliyeti, kullanılan kaynaklara ve kullanım süresine bağlı olarak oldukça yüksek olabilir. Veri ek açıklamalarının maliyeti, açıklama başına birkaç sent ile açıklama başına birkaç dolar arasında değişir. Ayrıca, veri elde etme maliyeti kaynağa bağlı olarak büyük ölçüde değişebilir.

Depolama ve hesaplama açısından, AWS, GCP veya Azure gibi bulut tabanlı kaynaklar kullanıyorsanız , ChatGPT gibi bir uygulama geliştirmenin maliyeti, kullanılan kaynaklara bağlı olarak ayda birkaç yüz dolardan birkaç bin dolara kadar değişir. ve kullanım süresi. Ek olarak, bir arayüz veya uygulama oluşturmak, AI tabanlı uygulama geliştirme maliyetlerini de artıracaktır.

Bir rakam vermek gerekirse, ChatGPT uygulama geliştirme maliyeti 100.000 ABD Doları ile 500.000 ABD Doları arasında değişebilir. Ve yukarıda belirtilen faktörlere bağlı olarak böyle bir uygulamanın geliştirilmesi birkaç haftadan birkaç aya kadar sürebilir.

ChatGPT gibi bir uygulama geliştirmenin maliyetini nasıl optimize edebilirsiniz?

Bir yapay zeka sohbet robotu geliştirmek zordur ve eşsiz kalibrede uzmanlık gerektirir. Ancak ChatGPT uygulama geliştirme maliyeti, stratejik kararlar alınarak optimize edilebilir. İşte ChatGPT gibi bir uygulama geliştirmenin maliyetini optimize etmenin birkaç yolu.

Doğru Geliştirme Ortağını Seçmek: Doğru geliştirme ortağı, yalnızca güvenilir ve teknolojik olarak sağlam bir ürün oluşturmanıza yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda hatalardan, yeniden çalışmalardan ve bütçe aşımlarından kaçınarak maliyet tasarrufu yapmanıza da yardımcı olur.Doğru geliştirme ortağı (Appinventiv gibi) en son teknolojileri derinlemesine anlayacak ve ChatGPT uygulama geliştirme maliyetlerini optimize etmeye yardımcı olabilir.

MVP Yaklaşımına Yönelik Bankacılık: MVP veya minimum geçerli ürün , bir uygulamanın veya yazılımın temel özelliklerinin önce geliştirilip geri bildirim için yayınlandığı bir geliştirme yaklaşımıdır .MVP temel özellikleri, müşterilerin gereksinimlerine göre oluşturulmuştur. Bu yaklaşım, yalnızca müşterilerin istediği ve kullandığı özellikleri ekleyerek yapay zeka tabanlı uygulama geliştirme maliyetlerinden tasarruf sağlar ve gereksiz özellik maliyetlerini ortadan kaldırır.

Bulut Tabanlı Bir Çözüm Seçmek: Artık neredeyse her işletme, buluta geçişin düşük maliyetli bir optimizasyon stratejisi olduğunun farkında.Bu, bir AI sohbet robotu için de geçerlidir. Böyle bir sohbet robotunu eğitmek ve çalıştırmak için gereken çok büyük miktarda veri nedeniyle, bir bulut sağlayıcıyla ortaklık yapmak, ChatGPT gibi bir uygulama geliştirme maliyetini daha da azaltabilir.

[Bulut tabanlı uygulama geliştirme hakkında bilmeniz gereken her şey]

C-Suite'in Başarılı Bir Yapay Zeka Sohbet Robotu Geliştirme Kılavuzu

Bir iş lideri olarak, ChatGPT gibi bir uygulama yaparken izlemeniz gereken stratejik yolu anlamanız çok önemlidir. İşte sizi müthiş bir sohbet robotu yaratmaya yönlendirecek sürecin bir anlık görüntüsü.

İş gereksinimlerini tanımlayın: Yapacağınız ilk şeyin iş gereksinimlerini ve sohbet robotunun amacını tanımlamak olduğunu söylemeye gerek yok.Bunu yaparken dikkat edilmesi gerekenler hedef kitle, chatbotun hedefleri, anahtar özellikler ve projenin bütçesidir.

Pazar araştırması yapın: ChatGPT gibi bir uygulama oluşturmanın bir sonraki adımı, rekabet ortamını belirlemek ve pazardaki yapay zeka sohbet robotlarının mevcut durumunu anlamak için kapsamlı pazar araştırması yapmanızı sağlayacaktır.Bu, geliştirilen chatbot'un rekabetçi olmasını ve hedef kitlenin ihtiyaçlarını karşılamasını sağlamaya yardımcı olacaktır.

Doğru geliştirme iş ortağını seçin: Artık ChatGPT gibi bir uygulama oluşturmaya hazır olduğunuza göre, bu görevi yerine getirebilecek bir geliştirme ajansı bulmak isteyeceksiniz.AI/ML'yi anlamak, sağlam bir portföy ve etkileyici bir müşteri listesi, ajansı seçerken göz önünde bulundurmanız gereken şeylerden bazılarıdır.

Minimum uygulanabilir bir ürün (MVP) geliştirin: Bir sonraki dönüm noktası, sohbet robotunun temel özelliklerini içeren bir MVP geliştirmek olacaktır.Bu, geliştirme ekibinin sürecin başlarında kullanıcılardan geri bildirim almasına ve gerektiğinde chatbot'ta değişiklikler yapmasına ve yolda daha fazla ChatGPT özelliği eklemesine olanak tanır.

Chatbot'u test edin ve iyileştirin: Bir MVP'nin geliştirilmesinden sonra zorlu testler ve ince ayarlar gelir.Herhangi bir sorunu belirlemek ve geri bildirim toplamak için sohbet robotunu küçük bir kullanıcı grubuyla test edin. Alınan geri bildirimlere göre, sohbet robotunda gerekli iyileştirmeleri yapın.

Chatbot'u başlatın: Modeli test edip iyileştirdikten sonra, ChatGPT benzeri chatbot mobil uygulamasını açık pazara sunmanın zamanı geldi.Bununla birlikte, performansının izlenmesi ve kullanıcı geri bildirimlerinin toplanması, ihtiyaç duyulabilecek ek iyileştirmeleri belirlemek için çok önemlidir.

GPT destekli sohbet robotu uygulaması oluşturma süreci çok kapsamlıdır ve girişimcilik uzmanlığı ile olağanüstü beceriler gerektirir. Şimdi ChatGPT benzeri bir uygulama geliştirme sürecinin teknik ayrıntılarını anlayalım.

ChatGPT'den ilham alan bir sohbet robotu oluşturmanın teknik süreci

ChatGPT, AI/ML tabanlı bir sohbet robotu olduğundan, süreç bir AI modelinin eğitilmesini içerecektir. İşte adım adım bir döküm.

1. ChatGPT gibi bir uygulama oluşturmanın ilk adımı, modelden istediğiniz çıktıya benzeyen bir veri kümesi toplamak olacaktır. Veri setinin çeşitli olması ve konuşma ve yazılı metin dahil olmak üzere çeşitli konuları ve stilleri kapsaması önerilir. Yüksek performans ve doğruluk sağlamak için, büyük bir metin verisi külliyatı üzerinde zaten eğitilmiş önceden var olan bir dil modelini kullanmak ve ardından özel kullanım durumunuz için ince ayar yapmak en iyisidir.

İnternette bu tür birçok açık kaynaklı veri seti bulunmaktadır. Bunlardan biri , kullanıcıların kelimeler için vektör gösterimleri elde etmek için öğrenme algoritmaları geliştirmelerine izin veren Stanford tarafından geliştirilen GloVe'dir . Kelimelerin vektör temsili, NLP'de kelimelerin sayısal vektörler olarak temsil edildiği bir yöntemdir (kelime yerleştirmeleri olarak da bilinir).

Bu vektörler, sürekli, çok boyutlu bir alanda kelimelerin anlamsal ve sözdizimsel anlamını yakalar. Bu temsil, NLP modellerinin kelimeler üzerinde geleneksel yöntemlerle yapılması zor veya imkansız olan karşılaştırma ve kümeleme gibi matematiksel işlemleri gerçekleştirmesini sağlar. Vektörler, word2vec , GloVe ve FastText gibi çeşitli algoritmalar kullanılarak üretilebilir .

2. ChatGPT gibi bir uygulama oluşturmanın bir sonraki adımı, Transfer Learning tekniğini kullanarak önceden eğitilmiş dil modeline ince ayar yapmak olacaktır. Transfer öğrenimi, ilk olarak 2000'lerin başında tanıtılan nispeten yeni bir yöntemdir. Derin öğrenme transfer öğreniminde güçlü bir kavram, bir görev için eğitilmiş bir modelin başka bir görev için kullanılmasına izin veren bir tekniktir. Aktarım öğrenimi, büyük bir veri kümesi üzerinde zaten eğitilmiş bir model alıp onu yeni bir göreve uyarlayarak çalışır. Bu, modelin yeni bir sorunu sıfırdan eğitmeden çözmek için kullanılabileceği anlamına gelir. Model, üzerinde eğitildiği görev hakkında zaten bilgi sahibi olduğundan, bu, zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlar.

Transfer öğrenimini gerçekleştirmenin basit bir yolu, bir modelin çıktısını başka bir modele girdi olarak kullanmaktır. Örneğin, dil çevirisi gibi bir doğal dil işleme görevini gerçekleştirmek üzere eğitilmiş bir model, metin özetleme gibi farklı bir doğal dil işleme görevini gerçekleştirmek üzere eğitilmiş başka bir modele girdi olarak kullanılabilir. Bu, ikinci modelin birinci model tarafından öğrenilen dil anlayışından yararlanmasına izin verebilir.

Özünde, transfer öğrenimi, tam olarak adından da anlaşılacağı gibi, ilk modeldeki öğrenmeyi bir sonrakine aktarmak ve böylece modelin doğruluğunu her seferinde katlanarak artırmaktır.

3. Bir sonraki adım oldukça kolaydır ve modeli kullanacak, kullanıcılardan girdi alacak ve girdilere dayalı olarak çıktı verecek bir arayüz veya uygulama oluşturmanızı gerektirecektir. Bu arayüz, ChatGPT gibi web tabanlı bir uygulama, ChatGPT mobil uygulaması veya hatta bir mesajlaşma platformu şeklini alabilir. Böyle bir modelin uygulamaları neredeyse sınırsızdır.

Modeli, API'ler aracılığıyla bir ChatGPT mobil uygulamasına entegre ettikten sonra, modeli daha fazla test etmeli ve ince ayar yapmalısınız.

Appinventiv'de AI/ML'yi anlıyoruz

Teknolojik devrimin ön saflarında yer alarak, yapay zeka geliştirme hizmetlerimizle silolarda hapsolmuş verileri kullanarak çok sayıda müşterinin ölçek ve çeviklik kazanmasına yardımcı olduk .

Bir bütçe yönetimi uygulaması geliştirmek için yapay zeka yeteneklerinden yararlanmaktan, önde gelen bir Avrupa bankasının günlük operasyonlarını düzene sokmak ve optimize etmek için yapay zekayı kullanmaya kadar , veri bilimcisi ve mühendislerden oluşan ekiplerimiz defalarca gölgede kaldı.

Artık yapay zeka ve makine öğrenimi, bildiğimiz iş teknolojisi manzarasını yeniden şekillendirmeye başladığına göre, yapay zekayı kendi avantajınıza kullanmanın zamanı geldi. Bizimle bağlantı kurun ve üretken yapay zeka sohbet robotu gereksinimlerinizi bugün tartışın.

SSS

S: ChatGPT gibi bir uygulama geliştirmenin maliyeti nedir?

Y: ChatGPT uygulama geliştirme maliyeti 100.000 ABD Doları ile 500.000 ABD Doları arasında değişebilir. Maliyeti etkileyen faktörler, veri setinin boyutu, chatbot'un son kullanım durumu, hizmetler, gerekli özellikler vb.

S: Bir yapay zeka sohbet robotu geliştirmek ne kadar zaman alır?

C: Yukarıda belirtilen faktörlere bağlı olarak, bir yapay zeka sohbet robotu geliştirmek birkaç haftadan aylara kadar sürebilir.

S: Bir yapay zeka sohbet robotu geliştirmek için ne kadar büyük bir veri kümesi gerekir?

C: Veri kümesi boyutu, sohbet robotunun amaçlanan uygulamasına göre değişir. Genel bir fikir vermek için ChatGPT, 570 GB'lık bir metin veri kümesi üzerinde eğitildi.