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Comment ChatGPT gagne-t-il de l'argent ? Comment copier un ChatGPT ? Écoutez la propre réponse de ChatGPT
Comment ChatGPT gagne-t-il de l'argent ? Comment copier un ChatGPT ? Écoutez la propre réponse de ChatGPT
Il y a quelques jours, un "bon gars" a demandé à ChatGPT : Comment ChatGPT gagne-t-il de l'argent ? ChatGPT a donné sa propre réponse : le modèle économique de ChatGPT n'a pas encore été déterminé, mais il est suggéré que l'aspect API de l'entreprise est crucial.
Certaines possibilités incluent :
(1) Payer pour utiliser l'API : les entreprises et les développeurs peuvent payer pour accéder et utiliser l'API afin d'intégrer ChatGPT dans leurs propres produits et services.
(2) Mode gratuit : la version gratuite de ChatGPT peut fournir des fonctions limitées, tandis que des fonctions avancées et une utilisation accrue peuvent être facturées.
(3) Produit de consommation gratuit avec backend payant pour les entreprises : ChatGPT peut être fourni comme un outil gratuit pour les utilisateurs individuels, tandis que les entreprises peuvent payer pour accéder à des fonctionnalités premium et à une utilisation accrue.
(4) Par abonnement : ChatGPT peut être fourni sur la base d'un abonnement et les utilisateurs peuvent accéder au service sur la base d'un abonnement mensuel ou annuel.
Un autre « fauteur de troubles » a demandé : Combien coûte le clonage d'un ChatGPT ? ChatGPT a également donné sa propre réponse :
Le coût du clonage de ChatGPT dépend de plusieurs facteurs, notamment des ressources et de l'infrastructure disponibles pour l'organisation ou l'individu essayant de cloner ChatGPT. Certains des coûts majeurs impliqués dans le clonage de ChatGPT incluent :
(1) Données : ChatGPT est formé sur un grand ensemble de données textuelles, donc l'obtention ou la génération d'un ensemble de données similaire est probablement l'un des coûts les plus importants impliqués dans le clonage de ChatGPT.
(2) Puissance de calcul : la formation d'un grand modèle de langage comme ChatGPT nécessite une puissance de calcul puissante, ce qui représentera un autre coût important.
(3) Recherche et développement : le développement d'un modèle de type ChatGPT nécessite un investissement important en recherche et développement pour reproduire l'architecture du modèle et affiner le modèle afin qu'il fonctionne bien sur des tâches spécifiques.
(4) Ressources humaines : l'équipe derrière le développement du modèle représente également un autre coût, notamment l'embauche de data scientists, de chercheurs, d'ingénieurs et d'autres chercheurs.
Par conséquent, il est difficile d'estimer le coût du clonage de ChatGPT car il dépend de la taille de l'ensemble de données et des ressources informatiques utilisées, mais cela peut être coûteux et nécessiter un investissement important. Qu’en pensent les experts du secteur ? Lors de l'événement Supercloud2 qui s'est tenu récemment, on a demandé à l'expert en intelligence artificielle Howie Xu combien coûterait le clonage de ChatGPT.
Il a déclaré : « L'autre jour, un représentant d'une société de capital-risque m'a demandé : « Combien d'argent dois-je investir pour cloner une autre version de ChatGPT similaire à OpenAI ? » J'ai répondu : « Je pense que cela pourrait être 100 millions de dollars, Pas 1 milliard de dollars, pas 10 millions de dollars.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
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