ChatGPT 的突破：构建成本是多少？

自 2022 年 11 月推出以来，ChatGPT 已经震撼了我们所知的技术世界。 OpenAI开发的自然语言处理 (NLP) 聊天机器人向世界展示了人工智能的变革性。 从通过大学水平的考试到撰写主题演讲，从协助营销人员到帮助程序员编写和调试代码，没有哪个行业或领域未被这场称为 ChatGPT 的人工智能革命所触及。

此外，随着微软最近对 ChatGPT 的投资（微软自 2019 年以来的第三次投资），甚至谷歌也宣布了“红色代码”，预计其搜索业务垄断地位将面临生存威胁。 全球各地的企业都对 ChatGPT 的强大功能感到鼓舞和惊叹，并且大多数企业都希望为他们的组织利用该技术。

Appinventiv 的我们也对 ChatGPT 在科技行业产生的涟漪感到惊讶。

因此，为了观众的兴趣，我们想分享我们对如何制作像 ChatGPT 这样的应用程序和 ChatGPT 应用程序开发成本的专家见解，这可能在 100,000 美元到 500,000 美元之间（稍后会详细介绍）。 我们还将详细指导您创建此类聊天机器人的业务和技术流程。 然而，在深入了解技术上的庞然大物之前，让我们先了解一下 ChatGPT。

ChatGPT 究竟是什么，炒作的目的是什么？

从本质上讲，ChatGPT 是一个聊天机器人。 但当你仔细观察时，它远不止于此。 OpenAI 基于“生成式预训练 Transformer 3”（GPT 3）技术开发了自然语言处理人工智能模型。

用它自己的话说，“ChatGPT 是 OpenAI 开发的最先进的语言生成模型。 它使用深度学习技术根据接收到的输入生成文本。 这使得 ChatGPT 能够以高度连贯性和一致性就广泛的主题进行对话和回答问题。”

多年来，AI 聊天机器人无法进行类似人类的对话，而且它们的能力也很有限。 但是随着迁移学习的出现（稍后会详细介绍）和处理大量数据的能力，这一挑战现在已经被克服。 因此炒作。

OpenAI 多年来一直在开发其 GPT 算法，最新版本是 GPT 3。OpenAI 训练了 GPT 的第一个版本，目标是因果语言建模 (CLM) 能够预测序列中的下一个标记。 在此模型的基础上，GPT 2 可以从语法和语言的角度生成连贯的文本。

然后是 GPT 3，ChatGPT 就是基于它。 这款对话式 AI 聊天机器人一夜成名，在短短 5 天内拥有 100 万用户，并在 40 天内拥有 1000 万用户。

ChatGPT 应用程序开发成本：全面细分

有几个因素将决定基于 GPT 的应用程序开发成本。 模型的复杂性、模型的最终用例、所需的数据集和计算要求是影响开发类似 ChatGPT 的 AI 应用程序成本的一些重要因素。 为了了解所需的数据集，ChatGPT 在 570GB 的文本数据上进行了训练。

首先，收集大型数据集可能非常昂贵，特别是如果您需要为访问专有数据或雇用人员来注释数据付费。 此外，如果您必须使用基于云的资源，那么开发像 ChatGPT 这样的应用程序的成本可能会非常高，具体取决于所使用的资源和使用时间。 数据注释的成本从每个注释几美分到每个注释几美元不等。 此外，获取数据的成本可能因来源不同而有很大差异。

从存储和计算的角度来看，如果您使用AWS、GCP 或 Azure 等基于云的资源，开发像 ChatGPT 这样的应用程序的成本从每月几百美元到每月几千美元不等，具体取决于所使用的资源以及使用时长。 此外，创建界面或应用程序也会增加基于人工智能的应用程序开发成本。

打个比方，ChatGPT 应用程序的开发成本在 100,000 美元到 500,000 美元之间。 开发这样的应用程序可能需要几周到几个月的时间，具体取决于上述因素。

您如何优化开发像 ChatGPT 这样的应用程序的成本？

开发人工智能聊天机器人很困难，需要无与伦比的专业知识。 但是，可以通过制定战略决策来优化 ChatGPT 应用程序开发成本。 这里有一些方法可以优化开发像 ChatGPT 这样的应用程序的成本。

选择正确的开发合作伙伴：正确的开发合作伙伴不仅可以帮助您创建可靠且技术上合理的产品，还可以通过避免错误、返工和预算超支来帮助您节省成本。合适的开发合作伙伴（如 Appinventiv）将深入了解最新技术，并可以帮助优化 ChatGPT 应用程序开发成本。

依靠 MVP 方法： MVP 或最小可行产品是一种开发方法，其中首先开发应用程序或软件的核心功能并发布以供反馈。MVP 基础功能是根据客户的要求构建的。 这种方法通过仅添加客户想要和使用的功能来节省基于 AI 的应用程序开发成本，从而消除任何不必要的功能成本。

选择基于云的解决方案：到目前为止，几乎每个企业都意识到迁移到云是一种低挂成本的优化策略。这也适用于 AI 聊天机器人。 由于训练和操作此类聊天机器人需要大量数据，因此与云提供商合作可以进一步降低开发 ChatGPT 等应用程序的成本。

[关于基于云的应用程序开发你需要知道的一切]

开发成功的 AI 聊天机器人的 C-Suite 指南

作为企业领导者，了解在制作 ChatGPT 等应用程序时必须采取的战略路径至关重要。 这是将引导您创建出色的聊天机器人的过程的快照。

定义业务需求：不用说，您要做的第一件事就是定义业务需求和聊天机器人的目标。这样做时，需要考虑的是目标受众、聊天机器人的目标、主要功能和项目预算。

进行市场研究：创建像 ChatGPT 这样的应用程序的下一步是进行彻底的市场研究，以确定竞争格局并了解市场上 AI 聊天机器人的当前状态。这将有助于确保开发的聊天机器人具有竞争力并满足目标受众的需求。

选择合适的开发合作伙伴：现在您已经准备好构建像 ChatGPT 这样的应用程序，您将希望找到可以完成此任务的开发机构。了解 AI/ML、强大的产品组合和令人印象深刻的客户名单是您在选择代理机构时会考虑的一些因素。

开发最小可行产品 (MVP)：下一个里程碑是开发包含聊天机器人核心功能的 MVP。这将使开发团队能够在流程的早期获得用户的反馈，并根据需要对聊天机器人进行更改，并在此过程中添加更多 ChatGPT 功能。

测试和完善聊天机器人：开发 MVP 后，将进行严格的测试和微调。与一小组用户一起测试聊天机器人，以确定任何问题并收集反馈。 根据收到的反馈，对聊天机器人进行任何必要的改进。

启动聊天机器人：测试和改进模型后，您就可以将类似 ChatGPT 的聊天机器人移动应用程序发布到公开市场了。但是，监控其性能并收集用户反馈对于确定可能需要的任何其他改进至关重要。

GPT 支持的聊天机器人应用程序创建过程非常庞大，需要创业专业知识和卓越技能。 现在让我们了解类似 ChatGPT 的应用程序开发过程的技术细节。

构建受 ChatGPT 启发的聊天机器人的技术过程

由于 ChatGPT 是基于 AI/ML 的聊天机器人，因此该过程将涉及训练 AI 模型。 这是一个逐步的细分。

1. 构建像 ChatGPT 这样的应用程序的第一步是收集类似于您希望从模型中获得的输出的数据集。 建议数据集多样化，涵盖各种主题和风格，包括会话和书面文本。 为确保高性能和准确性，最好使用已经在大量文本数据集上训练过的预先存在的语言模型，然后针对您的特定用例对其进行微调。

互联网上有许多这样的开源数据集。 其中之一是斯坦福的 GloVe ，它允许用户训练学习算法以获得单词的向量表示。 词的向量表示是 NLP 中的一种方法，其中词被表示为数字向量（也称为词嵌入）。

这些向量在连续的多维空间中捕获单词的语义和句法含义。 这种表示使 NLP 模型能够对单词执行数学运算，例如比较和聚类，而传统方法很难或不可能做到这些。 可以使用各种算法生成向量，例如word2vec 、GloVe 和 FastText。

2. 构建像 ChatGPT 这样的应用程序的下一步是使用迁移学习技术微调预训练的语言模型，使其成为会话式的。 迁移学习是一种相对较新的方法，于 2000 年代初首次引入。 深度学习迁移学习中一个强大的概念是一种技术，它允许在一项任务上训练的模型用于另一项任务。 迁移学习的工作原理是采用已经在大型数据集上训练过的模型，然后使其适应新任务。 这意味着该模型无需从头开始训练即可用于解决新问题。 这节省了时间和资源，因为模型已经了解了它所训练的任务。

执行迁移学习的一种直接方法是使用一个模型的输出作为另一个模型的输入。 例如，经过训练可以执行自然语言处理任务（例如语言翻译）的模型可以用作另一个经过训练可以执行不同的自然语言处理任务（例如文本摘要）的模型的输入。 这可以让第二个模型利用第一个模型学到的语言理解。

从本质上讲，迁移学习正如其名称所暗示的那样，将第一个模型的学习迁移到下一个模型，依此类推，每次都以指数方式提高模型的准确性。

3. 下一步相当简单，需要您构建一个界面或应用程序来利用模型，接收用户的输入，并根据输入提供输出。 此界面可以采用基于 Web 的应用程序的形式，例如 ChatGPT、ChatGPT 移动应用程序，甚至是消息传递平台。 这种模型的应用几乎是无限的。

通过 API 将模型集成到 ChatGPT 移动应用程序后，您必须进一步测试和微调模型。

在 Appinventiv，我们了解 AI/ML

作为技术革命的前沿，我们帮助众多客户实现了规模化和敏捷性，通过我们的AI 开发服务利用过去被困在孤岛中的数据。

从利用人工智能功能开发预算管理应用程序，到使用人工智能简化和优化欧洲领先银行的日常运营，我们的数据科学家和工程师团队一次又一次地脱颖而出。

既然人工智能和机器学习正在重塑我们所知道的商业技术格局，那么是时候利用人工智能发挥您的优势了。 立即与我们联系并讨论您的生成式 AI 聊天机器人需求。

常见问题

问：开发像 ChatGPT 这样的应用程序需要多少钱？

答：ChatGPT 应用程序开发成本在 100,000 美元到 500,000 美元之间。 影响成本的因素是数据集的大小、聊天机器人的最终用例、服务、所需的功能等。

问：开发一个 AI 聊天机器人需要多少时间？

A：根据上述因素，开发 AI 聊天机器人可能需要几周到几个月的时间。

问：开发 AI 聊天机器人需要多大的数据集？

答：数据集大小因聊天机器人的预期应用而异。 为了给出一个总体思路，ChatGPT 在 570GB 的文本数据集上进行了训练。