ChatGPT 的突破：構建成本是多少？

自 2022 年 11 月推出以來，ChatGPT 已經震撼了我們所知的技術世界。 OpenAI開發的自然語言處理 (NLP) 聊天機器人向世界展示了人工智能的變革性。 從通過大學水平的考試到撰寫主題演講，從協助營銷人員到幫助程序員編寫和調試代碼，沒有哪個行業或領域未被這場稱為 ChatGPT 的人工智能革命所觸及。

此外，隨著微軟最近對ChatGPT 的投資（微軟自 2019 年以來的第三次投資），甚至谷歌也宣布了“紅色代碼”，預計其搜索業務壟斷地位將面臨生存威脅。 全球各地的企業都對 ChatGPT 的強大功能感到鼓舞和驚嘆，並且大多數企業都希望為他們的組織利用這項技術。

Appinventiv 的我們也對 ChatGPT 在科技行業產生的漣漪感到驚訝。

因此，為了觀眾的興趣，我們想分享我們對如何製作像 ChatGPT 這樣的應用程序和 ChatGPT 應用程序開發成本的專家見解，這可能在 100,000 美元到 500,000 美元之間（稍後會詳細介紹）。 我們還將詳細指導您創建此類聊天機器人的業務和技術流程。 然而，在深入了解技術上的龐然大物之前，讓我們先了解一下 ChatGPT。

ChatGPT 究竟是什麼，炒作的目的是什麼？

從本質上講，ChatGPT 是一個聊天機器人。 但當你仔細觀察時，它遠不止於此。 OpenAI 基於“生成式預訓練 Transformer 3”（GPT 3）技術開發了自然語言處理人工智能模型。

用它自己的話說，“ChatGPT 是 OpenAI 開發的最先進的語言生成模型。 它使用深度學習技術根據接收到的輸入生成文本。 這使得 ChatGPT 能夠以高度連貫性和一致性就廣泛的主題進行對話和回答問題。”

多年來，AI 聊天機器人無法進行類似人類的對話，而且它們的能力也很有限。 但是隨著遷移學習的出現（稍後會詳細介紹）和處理大量數據的能力，這一挑戰現在已經被克服。 因此炒作。

OpenAI 多年來一直在開發其 GPT 算法，最新版本是 GPT 3。OpenAI 訓練了 GPT 的第一個版本，目標是因果語言建模 (CLM) 能夠預測序列中的下一個標記。 在此模型的基礎上，GPT 2 可以從語法和語言的角度生成連貫的文本。

然後是 GPT 3，ChatGPT 就是基於它。 這款對話式 AI 聊天機器人一夜成名，在短短 5 天內擁有 100 萬用戶，並在 40 天內擁有 1000 萬用戶。

ChatGPT 應用程序開發成本：全面細分

有幾個因素將決定基於 GPT 的應用程序開發成本。 模型的複雜性、模型的最終用例、所需的數據集和計算要求是影響開發類似 ChatGPT 的 AI 應用程序成本的一些重要因素。 為了了解所需的數據集，ChatGPT 在 570GB 的文本數據上進行了訓練。

首先，收集大型數據集可能非常昂貴，特別是如果您需要為訪問專有數據或僱用人員來註釋數據付費。 此外，如果您必須使用基於雲的資源，那麼開發像 ChatGPT 這樣的應用程序的成本可能會非常高，具體取決於所使用的資源和使用時間。 數據註釋的成本從每個註釋幾美分到每個註釋幾美元不等。 此外，獲取數據的成本可能因來源不同而有很大差異。

從存儲和計算的角度來看，如果您使用AWS、GCP 或 Azure 等基於雲的資源，開發像 ChatGPT 這樣的應用程序的成本從每月幾百美元到每月幾千美元不等，具體取決於所使用的資源以及使用時長。 此外，創建界面或應用程序也會增加基於人工智能的應用程序開發成本。

打個比方，ChatGPT 應用程序的開發成本在 100,000 美元到 500,000 美元之間。 開發這樣的應用程序可能需要幾周到幾個月的時間，具體取決於上述因素。

您如何優化開發像 ChatGPT 這樣的應用程序的成本？

開發人工智能聊天機器人很困難，需要無與倫比的專業知識。 但是，可以通過制定戰略決策來優化 ChatGPT 應用程序開發成本。 這裡有一些方法可以優化開發像 ChatGPT 這樣的應用程序的成本。

選擇正確的開發合作夥伴：正確的開發合作夥伴不僅可以幫助您創建可靠且技術上合理的產品，還可以通過避免錯誤、返工和預算超支來幫助您節省成本。合適的開發合作夥伴（如 Appinventiv）將深入了解最新技術，並可以幫助優化 ChatGPT 應用程序開發成本。

依靠 MVP 方法： MVP 或最小可行產品是一種開發方法，其中首先開發應用程序或軟件的核心功能並發布以供反饋。MVP 基礎功能是根據客戶的要求構建的。 這種方法通過僅添加客戶想要和使用的功能來節省基於 AI 的應用程序開發成本，從而消除任何不必要的功能成本。

選擇基於雲的解決方案：到目前為止，幾乎每個企業都意識到遷移到雲是一種低掛成本的優化策略。這也適用於 AI 聊天機器人。 由於訓練和操作此類聊天機器人需要大量數據，因此與雲提供商合作可以進一步降低開發 ChatGPT 等應用程序的成本。

[關於基於雲的應用程序開發你需要知道的一切]

開發成功的 AI 聊天機器人的 C-Suite 指南

作為企業領導者，了解在製作 ChatGPT 等應用程序時必須採取的戰略路徑至關重要。 這是將引導您創建出色的聊天機器人的過程的快照。

定義業務需求：不用說，您要做的第一件事就是定義業務需求和聊天機器人的目標。這樣做時，需要考慮的是目標受眾、聊天機器人的目標、主要功能和項目預算。

進行市場研究：創建像 ChatGPT 這樣的應用程序的下一步是進行徹底的市場研究，以確定競爭格局並了解市場上 AI 聊天機器人的當前狀態。這將有助於確保開發的聊天機器人具有競爭力並滿足目標受眾的需求。

選擇合適的開發合作夥伴：現在您已經準備好構建像 ChatGPT 這樣的應用程序，您將希望找到可以完成此任務的開發機構。了解 AI/ML、強大的產品組合和令人印象深刻的客戶名單是您在選擇代理機構時會考慮的一些因素。

開發最小可行產品 (MVP)：下一個里程碑是開發包含聊天機器人核心功能的 MVP。這將使開發團隊能夠在流程的早期獲得用戶的反饋，並根據需要對聊天機器人進行更改，並在此過程中添加更多 ChatGPT 功能。

測試和完善聊天機器人：開發 MVP 後，將進行嚴格的測試和微調。與一小組用戶一起測試聊天機器人，以確定任何問題並收集反饋。 根據收到的反饋，對聊天機器人進行任何必要的改進。

啟動聊天機器人：測試和改進模型後，您就可以將類似 ChatGPT 的聊天機器人移動應用程序發佈到公開市場了。但是，監控其性能並收集用戶反饋對於確定可能需要的任何其他改進至關重要。

GPT 支持的聊天機器人應用程序創建過程非常龐大，需要創業專業知識和卓越技能。 現在讓我們了解類似 ChatGPT 的應用程序開發過程的技術細節。

構建受 ChatGPT 啟發的聊天機器人的技術過程

由於 ChatGPT 是基於 AI/ML 的聊天機器人，因此該過程將涉及訓練 AI 模型。 這是一個逐步的細分。

1. 構建像 ChatGPT 這樣的應用程序的第一步是收集類似於您希望從模型中獲得的輸出的數據集。 建議數據集多樣化，涵蓋各種主題和風格，包括會話和書面文本。 為確保高性能和準確性，最好使用已經在大量文本數據集上訓練過的預先存在的語言模型，然後針對您的特定用例對其進行微調。

互聯網上有許多這樣的開源數據集。 其中之一是斯坦福的 GloVe ，它允許用戶訓練學習算法以獲得單詞的向量表示。 詞的向量表示是 NLP 中的一種方法，其中詞被表示為數字向量（也稱為詞嵌入）。

這些向量在連續的多維空間中捕獲單詞的語義和句法含義。 這種表示使 NLP 模型能夠對單詞執行數學運算，例如比較和聚類，而傳統方法很難或不可能做到這些。 可以使用各種算法生成向量，例如word2vec 、GloVe 和 FastText。

2. 構建像 ChatGPT 這樣的應用程序的下一步是使用遷移學習技術微調預訓練的語言模型，使其成為會話式的。 遷移學習是一種相對較新的方法，於 2000 年代初首次引入。 深度學習遷移學習中一個強大的概念是一種技術，它允許在一項任務上訓練的模型用於另一項任務。 遷移學習的工作原理是採用已經在大型數據集上訓練過的模型，然後使其適應新任務。 這意味著該模型無需從頭開始訓練即可用於解決新問題。 這節省了時間和資源，因為模型已經了解了它所訓練的任務。

執行遷移學習的一種直接方法是使用一個模型的輸出作為另一個模型的輸入。 例如，經過訓練可以執行自然語言處理任務（例如語言翻譯）的模型可以用作另一個經過訓練可以執行不同的自然語言處理任務（例如文本摘要）的模型的輸入。 這可以讓第二個模型利用第一個模型學到的語言理解。

從本質上講，遷移學習正如其名稱所暗示的那樣，將第一個模型的學習遷移到下一個模型，依此類推，每次都以指數方式提高模型的準確性。

3. 下一步相當簡單，需要您構建一個界面或應用程序來利用模型，接收用戶的輸入，並根據輸入提供輸出。 此界面可以採用基於 Web 的應用程序的形式，例如 ChatGPT、ChatGPT 移動應用程序，甚至是消息傳遞平台。 這種模型的應用幾乎是無限的。

通過 API 將模型集成到 ChatGPT 移動應用程序後，您必須進一步測試和微調模型。

在 Appinventiv，我們了解 AI/ML

作為技術革命的前沿，我們幫助眾多客戶實現了規模化和敏捷性，通過我們的AI 開發服務利用過去被困在孤島中的數據。

從利用人工智能功能開發預算管理應用程序，到使用人工智能簡化和優化歐洲領先銀行的日常運營，我們的數據科學家和工程師團隊一次又一次地脫穎而出。

既然人工智能和機器學習正在重塑我們所知道的商業技術格局，那麼是時候利用人工智能發揮您的優勢了。 立即與我們聯繫並討論您的生成式 AI 聊天機器人需求。

常見問題

問：開發像 ChatGPT 這樣的應用程序需要多少錢？

答：ChatGPT 應用程序開發成本在 100,000 美元到 500,000 美元之間。 影響成本的因素是數據集的大小、聊天機器人的最終用例、服務、所需的功能等。

問：開發一個 AI 聊天機器人需要多少時間？

A：根據上述因素，開發 AI 聊天機器人可能需要幾周到幾個月的時間。

問：開發 AI 聊天機器人需要多大的數據集？

答：數據集大小因聊天機器人的預期應用而異。 為了給出一個總體思路，ChatGPT 在 570GB 的文本數據集上進行了訓練。