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.
Сложность в сборе данных
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.
-
Сегментация данных — это процесс деления данных на определённые категории или группы, что помогает модели понимать, какие данные к чему относятся. Например, для создания нейросети как ChatGPT, важно правильно выделить вопросы и ответы, текстовые блоки и метаданные.
-
Разметка данных — это присваивание каждому элементу данных определённой метки или категории. В случае с текстами для нейросети, это может быть пометка, который из текстов является вопросом, а какой — ответом, или же определение тональности текста (положительный, отрицательный, нейтральный).
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.
## Training a Neural Network
After all the data is collected, it may be tempting to think: "Well, that's it, now the easiest thing is just feed this data to the neural network and it's ready!" However, in practice, training a neural network is a complex and painstaking process, just like collecting data.
The training process requires not only high computing power but also constant monitoring. A neural network can easily overfit or underfit, which will lead to negative consequences. **Overfitting** means that the model too "memorizes" the data it was trained on and cannot generalize information for new requests. **Underfitting**, on the other hand, occurs when the neural network does not manage to capture all the patterns, due to which its answers become inaccurate or even absurd.
To avoid these problems, it is important to constantly monitor the training process, configure model hyperparameters, and also apply regularization methods that will help improve its generalization abilities. Without this, you can spend a huge amount of time, effort, and resources, and as a result, get a neural network that either produces nonsense or is unable to answer elementary questions.
Training is not a one-time process, but a lengthy cycle that requires testing, retraining, and optimization. And of course, any wrong action can lead to significant financial losses.
How much will all this cost?
Now let's move on to the most interesting question - how much will all this cost? The answer is simple: **a lot**. 😅
But seriously, let's calculate. You will need a team of experienced developers, specialists in data collection and segmentation, as well as specialists for testing and optimizing the model. All this will cost a fortune. If we take the minimum benchmarks, such a team can cost at least **2 million rubles per month**, this is the viable minimum, and ideally around **10 million rubles per month**. For example, OpenAI employs more than 3000 people, and their maintenance with salaries and taxes in the USA costs about 30 million dollars per month.
But wait with joy — that's not all! This is just the team. Now let's talk about servers. OpenAI spends 700 thousand dollars a day just on maintaining infrastructure. Yes, you didn't mishear — daily. And the servers themselves, which are needed for training and running such models, cost several million dollars. Every year, OpenAI requests more and more investments to expand capabilities and improve infrastructure, because the demand for computing power is growing exponentially.
So, creating and maintaining a ChatGPT-level neural network will require not only a team, but also colossal expenses for equipment and server power. All of this turns into multi-million dollar investments, and this does not take into account costs for marketing, testing, security and other aspects.
And if you still haven't lost the desire to develop a neural network at the ChatGPT level after this article, and you have unlimited funds, then feel free to contact us! We will develop everything at the highest level, and ChatGPT will nervously smoke in the corner 😉