Сколько стоит разработка нейросети уровня ChatGPT на заказ?

Наверное, каждый, кто интересуется нейросетями, хотя бы раз задумывался: «А сколько же стоит разработать нейросеть уровня ChatGPT, а то и выше?» 🤔 В этой статье мы подробно разберем все аспекты, влияющие на стоимость разработки таких мощных моделей — от сложности задач до требуемой инфраструктуры. Читайте дальше, чтобы узнать, что стоит за созданием таких технологий и как можно оценить цену на нейросеть, способную решить ваши бизнес-задачи.

Сбор данных для нейросети — это пожалуй одна из самых сложных и кропотливых задач, требующая огромных вложений времени и усилий. Даже создание ChatGPT не произошло за один месяц. Все началось с GPT-1, затем были GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 и наконец GPT-4o — путь который занял несколько лет. Развитие не было стремительным, и хотя сейчас процесс может быть немного быстрее, все равно это требует значительных ресурсов.Но собрать данные — это лишь половина дела. Не менее важно их грамотно отсортировать, сегментировать и разметить.

Процесс сегментации и разметки данных требует не только времени, но и значительных усилий. Здесь часто участвуют команды аннотаторов, а также автоматизированные системы, которые помогают ускорить этот процесс. Всё это вместе с вычислительными мощностями приводит к высоким затратам.

Для сравнения, датасет использованный для обучения ChatGPT, состоял из 275 миллиардов строк данных. Разработка такого набора требует не только огромных объемов данных, но и специализированных технологий для их обработки.

После того, как все данные собраны, может возникнуть соблазн подумать: «Ну всё, теперь самое простое — просто скормить эти данные нейросети и она готова!» Однако на практике обучение нейросети — это такой же сложный и кропотливый процесс, как и сбор данных.

Процесс обучения требует не только высокой вычислительной мощности, но и постоянного контроля. Нейросеть легко может переобучиться или недообучиться, что приведет к негативным последствиям. Переобучение означает, что модель слишком «запоминает» данные, на которых её обучали, и не может обобщать информацию для новых запросов. Недообучение, наоборот, происходит когда нейросеть не успевает уловить все закономерности, из-за чего её ответы становятся неточными или даже абсурдными.

Чтобы избежать этих проблем важно постоянно следить за процессом обучения, настраивать гиперпараметры модели, а также применять методы регуляризации, которые помогут улучшить её обобщающие способности. Без этого можно потратить огромное количество времени, сил и ресурсов, а на выходе получить нейросеть, которая либо несет чепуху, либо не способна ответить на элементарные вопросы.

Обучение — это не один разовый процесс, а длительный цикл, который требует тестирования, дообучения и оптимизации. И конечно, каждое неправильное действие может привести к значительным финансовым потерям.

Теперь давайте перейдем к самому интересному вопросу — сколько же всё это будет стоить? Ответ прост: дохрена. 😅

Ну а если серьёзно, то давайте посчитаем. Вам понадобятся команда опытных разработчиков, специалисты по сбору и сегментации данных, а также специалисты для тестирования и оптимизации модели. Всё это будет обходиться в огромные деньги. Если брать минимальные ориентиры, то на создание нейросети уровня ChatGPT, такая команда может стоить минимум 4 миллиона рублей в месяц, это мы берем самый минимальный жизнеспособный минимум, а так в идеале около 10-15 миллионов в месяц. Например, в OpenAI работают более 3000 сотрудников, и их содержание с учетом зарплат и налогов в США стоит около 30 миллионов долларов в месяц.

Но подождите с радостью — это ещё не всё! Это только команда. Теперь давайте поговорим о серверах. Здесь OpenAI тратит 700 тысяч долларов в день только на поддержание инфраструктуры. Да, вы не ослышались — ежедневно. А сами сервера, которые нужны для обучения и работы таких моделей, стоят несколько миллионов долларов. С каждым годом OpenAI запрашивает всё больше инвестиций для расширения мощностей и улучшения инфраструктуры, потому что потребности в вычислительных мощностях растут экспоненциально.

Итак, на создание и поддержку нейросети уровня ChatGPT вам потребуется не только команда, но и колоссальные расходы на оборудование и серверные мощности. Всё это превращается в многомиллионные инвестиции, и это ещё не учитывает затраты на маркетинг, тестирование, безопасность и другие аспекты.А если после этой статьи у вас не пропало желание разработать нейросеть на уровне ChatGPT, и у вас безграничный запас денег, то смело обращайтесь к нам! Мы разработаем всё на высшем уровне, и ChatGPT будет нервно курить в сторонке 😉