Generative KI
Wie viel kostet es, eine generative KI zu entwickeln?
Künstliche Intelligenz ist zu einem globalen Phänomen geworden. Das Potenzial von generativen KI-Modellen und -Anwendungen wird von vielen Entwicklern und Unternehmen anerkannt.
Im Gegensatz zu herkömmlichen generativen KI-Entwicklungssystemen, die Daten verarbeiten und interpretieren, ermöglichen generative KI tiefe Lernmodelle, die menschliche kreative Fähigkeiten replizieren.
Der Prozentsatz der Marketing- und Werbefachleute, die in der Vergangenheit generative KI-Entwicklung eingesetzt haben, liegt bei 37%. Heute erfahren wir mehr über die Kosten der generativen KI. Die Entwicklung von generativer KI hat sich zu einer bahnbrechenden Innovation entwickelt, die die Aufmerksamkeit von IT-Spezialisten und Unternehmensführern auf sich zieht.
Generative KI: Was ist das?
Ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) oder eine Klasse von generativen KI-Modellen
und Systemen, die darauf abzielen, neue Daten zu erstellen, die wie alte Daten aussehen, wird als generative KI-Entwicklung bezeichnet.
Generative KI-Modelle sind darauf ausgelegt, neues Material in Form von Text, Bildern, Audio oder anderen Medienarten zu produzieren, im Gegensatz zu traditionellen Modellen und Systemen der generativen KI, die sich darauf konzentrieren, bestimmte Aufgaben wie das Erkennen von Mustern und das Treffen von Vorhersagen basierend auf verfügbaren Daten auszuführen.
Generative KI-Modelle sind in der Lage, Artikel zu schreiben, Kunst zu schaffen, Musik zu komponieren und neue, lebensechte virtuelle Umgebungen zu erstellen. In der Unternehmenswelt könnte die Entwicklung von generativer KI genutzt werden, um Prozesse zu optimieren, Kundenerlebnisse anzupassen und einzigartige Produkte zu kreieren.
Wie funktioniert generative KI?
Wir verwenden große Datensätze, um generative KI-Modelle zu trainieren. Neuronale Netzwerke werden von den Modellen verwendet, um die grundlegenden Strukturen und Muster in den Daten zu entdecken. Sie können den Arbeitsablauf in mehrere verschiedene Schritte zerlegen.
Datensammlung und -vorbereitung
Der erste Schritt in der Entwicklung von generativer KI besteht darin, eine Menge an relevanten Daten zu sammeln, die für die jeweilige Aufgabe von Bedeutung sind. Diese Informationen könnten Text, Bilder, Audio oder Video sein. Danach werden die Daten vorverarbeitet, um sicherzustellen, dass sie klar, organisiertes und bereit für das Training sind.
Modelltraining
In dieser Phase werden Methoden wie Variational Autoencoders (VAEs) und Generative Adversarial Networks (GANs) verwendet, um das KI-Modell zu trainieren. Das Modell verbessert kontinuierlich seine Fähigkeit, neue Inhalte zu erzeugen, indem es durch die Daten lernt und Muster und Strukturen erkennt.
Inhaltserstellung
Nachdem das Modell trainiert wurde, kann es neue Informationen produzieren, die stark mit den ursprünglichen Daten vergleichbar sind. Zum Beispiel kann die KI beim Erstellen von Material relevante Sätze, Kapitel und sogar ganze Artikel generieren.
Anpassung und Verbesserung
Das Modell muss möglicherweise angepasst werden, um bestimmten Anforderungen zu genügen, nachdem die anfängliche Inhaltserstellung abgeschlossen ist. In diesem Schritt wird das Modell modifiziert, um Inhalte zu erzeugen, die zuverlässiger oder relevanter für den Kontext sind.
Arten von generativen Modellen
Die Technologie der Entwicklung von generativer KI umfasst eine Vielzahl von generativen KI-Modellen, von denen jedes am besten für eine spezifische Anwendungsanwendung geeignet ist. Es gibt verschiedene Arten von generativen KI-Modellen, jedes mit seiner eigenen Architektur und Anwendungsfall.
Generative Adversarial Networks (GANs):
Eines der häufigsten Arten von generativen KI-Modellen ist das GAN. Sie bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, die gegeneinander arbeiten: dem Diskriminator und dem Generator. GANs werden in der Produktion von Bildern, Videos und sogar Deepfakes eingesetzt.
VAEs oder variational autoencoders
VAEs sind probabilistische Modelle, die neue Daten erzeugen, indem sie Eingabedaten dekodieren, die in einen latenten Raum codiert wurden. Sie haben ein Encoder- und ein Decoder-neuronales Netzwerk. Im Gegensatz zu GANs konzentrieren sich VAEs darauf, das Layout der Eingabedaten zu verstehen, damit sie es zur Erzeugung neuer Probe verwenden können.
Transformatorarten
Die Dynamik der NLP oder der natürlichen Sprachverarbeitung wurde durch Transformatoren, eine Art von neuronaler Netzwerkarchitektur, wie GPT, verändert. Fortschrittliche Sprachmodelle, die menschenähnliches Schreiben erzeugen, auf Anfragen reagieren und zwischen Sprachen übersetzen können, werden zu einem großen Teil durch Transformatoren ermöglicht.
Diffusionsmodelle
Denoising-Diffusions-probabilistische Modelle (DDPMs) sind ein anderer Name dafür. Diese sind generative Modelle, die während der Trainingsphase ein zweistufiges Verfahren verwenden, um Vektoren im latenten Raum einzurichten. Die Vorwärtsdiffusion ist die erste Phase, die nach und nach zufälliges Rauschen in die trainierten Informationen einführt.
Die Kosten für die Nutzung von "as is" Open-Source-Generierungs-KI-Modellen
Haftungsausschluss: Wir raten Ihnen nicht, von Grund auf ein benutzerdefiniertes Grundmodell wie ChatGPT zu erstellen; dies ist ein Unterfangen, das am besten von Personen mit starker finanzieller Unterstützung, wie beispielsweise Microsofts Unterstützung für OpenAI, durchgeführt wird, um deren Defizite von 540 Millionen US-Dollar auszugleichen.
Die anfänglichen Trainings- und Bereitstellungskosten für sogar noch grundlegende Grund-Avatare, wie GPT-3, können etwa 4 Millionen US-Dollar betragen. Darüber hinaus sind diese grundlegenden Modellstrukturen in den letzten Jahren mit unglaublicher Geschwindigkeit gestiegen.
Alle dreieinhalb Monate verdoppelt sich die Rechenleistung, die zum Trainieren großer KI-Modelle erforderlich ist. Die Komplexität der Grundmodelle entwickelt sich ebenfalls weiter. Beispielsweise wurden 2016 340 Millionen Parameter verwendet, um Bert-Large zu trainieren. Im Gegensatz dazu wurden rund 175 Milliarden Parameter verwendet, um das GPT-3-Modell von OpenAI zu trainieren.
Zusammenfassend
Eine erhebliche Menge an Geld wird in die Entwicklung von generativer KI-Entwicklung investiert. Die Entwicklung solcher fortschrittlicher Technologie kann Kosten für Forschung und Entwicklung, Datensammlung und -verarbeitung mit sich bringen. Die Gesamtkosten für die generative KI in der ersten Entwicklungsphase liegen je nach Einflussfaktoren zwischen 600.000 und 1.500.000 US-Dollar. Die laufenden jährlichen Kosten können zwischen 350.000 und 820.000 US-Dollar liegen.
Für Unternehmen und Organisationen fördert die Anwendung von generativer KI Kreativität und Innovation. Denken Sie sorgfältig nach, während Sie den Umfang des Projekts definieren, die am besten geeignete Technologie auswählen und mit kompetenten Entwicklungsteams zusammenarbeiten.
Künstliche Intelligenz ist zu einem globalen Phänomen geworden. Das Potenzial von generativen KI-Modellen und -Anwendungen wird von vielen Entwicklern und Unternehmen anerkannt.
Im Gegensatz zu herkömmlichen generativen KI-Entwicklungssystemen, die Daten verarbeiten und interpretieren, ermöglichen generative KI tiefe Lernmodelle, die menschliche kreative Fähigkeiten replizieren.
Der Prozentsatz der Marketing- und Werbefachleute, die in der Vergangenheit generative KI-Entwicklung eingesetzt haben, liegt bei 37%. Heute erfahren wir mehr über die Kosten der generativen KI. Die Entwicklung von generativer KI hat sich zu einer bahnbrechenden Innovation entwickelt, die die Aufmerksamkeit von IT-Spezialisten und Unternehmensführern auf sich zieht.
Generative KI: Was ist das?
Ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) oder eine Klasse von generativen KI-Modellen
und Systemen, die darauf abzielen, neue Daten zu erstellen, die wie alte Daten aussehen, wird als generative KI-Entwicklung bezeichnet.
Generative KI-Modelle sind darauf ausgelegt, neues Material in Form von Text, Bildern, Audio oder anderen Medienarten zu produzieren, im Gegensatz zu traditionellen Modellen und Systemen der generativen KI, die sich darauf konzentrieren, bestimmte Aufgaben wie das Erkennen von Mustern und das Treffen von Vorhersagen basierend auf verfügbaren Daten auszuführen.
Generative KI-Modelle sind in der Lage, Artikel zu schreiben, Kunst zu schaffen, Musik zu komponieren und neue, lebensechte virtuelle Umgebungen zu erstellen. In der Unternehmenswelt könnte die Entwicklung von generativer KI genutzt werden, um Prozesse zu optimieren, Kundenerlebnisse anzupassen und einzigartige Produkte zu kreieren.
Wie funktioniert generative KI?
Wir verwenden große Datensätze, um generative KI-Modelle zu trainieren. Neuronale Netzwerke werden von den Modellen verwendet, um die grundlegenden Strukturen und Muster in den Daten zu entdecken. Sie können den Arbeitsablauf in mehrere verschiedene Schritte zerlegen.
Datensammlung und -vorbereitung
Der erste Schritt in der Entwicklung von generativer KI besteht darin, eine Menge an relevanten Daten zu sammeln, die für die jeweilige Aufgabe von Bedeutung sind. Diese Informationen könnten Text, Bilder, Audio oder Video sein. Danach werden die Daten vorverarbeitet, um sicherzustellen, dass sie klar, organisiertes und bereit für das Training sind.
Modelltraining
In dieser Phase werden Methoden wie Variational Autoencoders (VAEs) und Generative Adversarial Networks (GANs) verwendet, um das KI-Modell zu trainieren. Das Modell verbessert kontinuierlich seine Fähigkeit, neue Inhalte zu erzeugen, indem es durch die Daten lernt und Muster und Strukturen erkennt.
Inhaltserstellung
Nachdem das Modell trainiert wurde, kann es neue Informationen produzieren, die stark mit den ursprünglichen Daten vergleichbar sind. Zum Beispiel kann die KI beim Erstellen von Material relevante Sätze, Kapitel und sogar ganze Artikel generieren.
Anpassung und Verbesserung
Das Modell muss möglicherweise angepasst werden, um bestimmten Anforderungen zu genügen, nachdem die anfängliche Inhaltserstellung abgeschlossen ist. In diesem Schritt wird das Modell modifiziert, um Inhalte zu erzeugen, die zuverlässiger oder relevanter für den Kontext sind.
Arten von generativen Modellen
Die Technologie der Entwicklung von generativer KI umfasst eine Vielzahl von generativen KI-Modellen, von denen jedes am besten für eine spezifische Anwendungsanwendung geeignet ist. Es gibt verschiedene Arten von generativen KI-Modellen, jedes mit seiner eigenen Architektur und Anwendungsfall.
Generative Adversarial Networks (GANs):
Eines der häufigsten Arten von generativen KI-Modellen ist das GAN. Sie bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, die gegeneinander arbeiten: dem Diskriminator und dem Generator. GANs werden in der Produktion von Bildern, Videos und sogar Deepfakes eingesetzt.
VAEs oder variational autoencoders
VAEs sind probabilistische Modelle, die neue Daten erzeugen, indem sie Eingabedaten dekodieren, die in einen latenten Raum codiert wurden. Sie haben ein Encoder- und ein Decoder-neuronales Netzwerk. Im Gegensatz zu GANs konzentrieren sich VAEs darauf, das Layout der Eingabedaten zu verstehen, damit sie es zur Erzeugung neuer Probe verwenden können.
Transformatorarten
Die Dynamik der NLP oder der natürlichen Sprachverarbeitung wurde durch Transformatoren, eine Art von neuronaler Netzwerkarchitektur, wie GPT, verändert. Fortschrittliche Sprachmodelle, die menschenähnliches Schreiben erzeugen, auf Anfragen reagieren und zwischen Sprachen übersetzen können, werden zu einem großen Teil durch Transformatoren ermöglicht.
Diffusionsmodelle
Denoising-Diffusions-probabilistische Modelle (DDPMs) sind ein anderer Name dafür. Diese sind generative Modelle, die während der Trainingsphase ein zweistufiges Verfahren verwenden, um Vektoren im latenten Raum einzurichten. Die Vorwärtsdiffusion ist die erste Phase, die nach und nach zufälliges Rauschen in die trainierten Informationen einführt.
Die Kosten für die Nutzung von "as is" Open-Source-Generierungs-KI-Modellen
Haftungsausschluss: Wir raten Ihnen nicht, von Grund auf ein benutzerdefiniertes Grundmodell wie ChatGPT zu erstellen; dies ist ein Unterfangen, das am besten von Personen mit starker finanzieller Unterstützung, wie beispielsweise Microsofts Unterstützung für OpenAI, durchgeführt wird, um deren Defizite von 540 Millionen US-Dollar auszugleichen.
Die anfänglichen Trainings- und Bereitstellungskosten für sogar noch grundlegende Grund-Avatare, wie GPT-3, können etwa 4 Millionen US-Dollar betragen. Darüber hinaus sind diese grundlegenden Modellstrukturen in den letzten Jahren mit unglaublicher Geschwindigkeit gestiegen.
Alle dreieinhalb Monate verdoppelt sich die Rechenleistung, die zum Trainieren großer KI-Modelle erforderlich ist. Die Komplexität der Grundmodelle entwickelt sich ebenfalls weiter. Beispielsweise wurden 2016 340 Millionen Parameter verwendet, um Bert-Large zu trainieren. Im Gegensatz dazu wurden rund 175 Milliarden Parameter verwendet, um das GPT-3-Modell von OpenAI zu trainieren.
Zusammenfassend
Eine erhebliche Menge an Geld wird in die Entwicklung von generativer KI-Entwicklung investiert. Die Entwicklung solcher fortschrittlicher Technologie kann Kosten für Forschung und Entwicklung, Datensammlung und -verarbeitung mit sich bringen. Die Gesamtkosten für die generative KI in der ersten Entwicklungsphase liegen je nach Einflussfaktoren zwischen 600.000 und 1.500.000 US-Dollar. Die laufenden jährlichen Kosten können zwischen 350.000 und 820.000 US-Dollar liegen.
Für Unternehmen und Organisationen fördert die Anwendung von generativer KI Kreativität und Innovation. Denken Sie sorgfältig nach, während Sie den Umfang des Projekts definieren, die am besten geeignete Technologie auswählen und mit kompetenten Entwicklungsteams zusammenarbeiten.
Künstliche Intelligenz ist zu einem globalen Phänomen geworden. Das Potenzial von generativen KI-Modellen und -Anwendungen wird von vielen Entwicklern und Unternehmen anerkannt.
Im Gegensatz zu herkömmlichen generativen KI-Entwicklungssystemen, die Daten verarbeiten und interpretieren, ermöglichen generative KI tiefe Lernmodelle, die menschliche kreative Fähigkeiten replizieren.
Der Prozentsatz der Marketing- und Werbefachleute, die in der Vergangenheit generative KI-Entwicklung eingesetzt haben, liegt bei 37%. Heute erfahren wir mehr über die Kosten der generativen KI. Die Entwicklung von generativer KI hat sich zu einer bahnbrechenden Innovation entwickelt, die die Aufmerksamkeit von IT-Spezialisten und Unternehmensführern auf sich zieht.
Generative KI: Was ist das?
Ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) oder eine Klasse von generativen KI-Modellen
und Systemen, die darauf abzielen, neue Daten zu erstellen, die wie alte Daten aussehen, wird als generative KI-Entwicklung bezeichnet.
Generative KI-Modelle sind darauf ausgelegt, neues Material in Form von Text, Bildern, Audio oder anderen Medienarten zu produzieren, im Gegensatz zu traditionellen Modellen und Systemen der generativen KI, die sich darauf konzentrieren, bestimmte Aufgaben wie das Erkennen von Mustern und das Treffen von Vorhersagen basierend auf verfügbaren Daten auszuführen.
Generative KI-Modelle sind in der Lage, Artikel zu schreiben, Kunst zu schaffen, Musik zu komponieren und neue, lebensechte virtuelle Umgebungen zu erstellen. In der Unternehmenswelt könnte die Entwicklung von generativer KI genutzt werden, um Prozesse zu optimieren, Kundenerlebnisse anzupassen und einzigartige Produkte zu kreieren.
Wie funktioniert generative KI?
Wir verwenden große Datensätze, um generative KI-Modelle zu trainieren. Neuronale Netzwerke werden von den Modellen verwendet, um die grundlegenden Strukturen und Muster in den Daten zu entdecken. Sie können den Arbeitsablauf in mehrere verschiedene Schritte zerlegen.
Datensammlung und -vorbereitung
Der erste Schritt in der Entwicklung von generativer KI besteht darin, eine Menge an relevanten Daten zu sammeln, die für die jeweilige Aufgabe von Bedeutung sind. Diese Informationen könnten Text, Bilder, Audio oder Video sein. Danach werden die Daten vorverarbeitet, um sicherzustellen, dass sie klar, organisiertes und bereit für das Training sind.
Modelltraining
In dieser Phase werden Methoden wie Variational Autoencoders (VAEs) und Generative Adversarial Networks (GANs) verwendet, um das KI-Modell zu trainieren. Das Modell verbessert kontinuierlich seine Fähigkeit, neue Inhalte zu erzeugen, indem es durch die Daten lernt und Muster und Strukturen erkennt.
Inhaltserstellung
Nachdem das Modell trainiert wurde, kann es neue Informationen produzieren, die stark mit den ursprünglichen Daten vergleichbar sind. Zum Beispiel kann die KI beim Erstellen von Material relevante Sätze, Kapitel und sogar ganze Artikel generieren.
Anpassung und Verbesserung
Das Modell muss möglicherweise angepasst werden, um bestimmten Anforderungen zu genügen, nachdem die anfängliche Inhaltserstellung abgeschlossen ist. In diesem Schritt wird das Modell modifiziert, um Inhalte zu erzeugen, die zuverlässiger oder relevanter für den Kontext sind.
Arten von generativen Modellen
Die Technologie der Entwicklung von generativer KI umfasst eine Vielzahl von generativen KI-Modellen, von denen jedes am besten für eine spezifische Anwendungsanwendung geeignet ist. Es gibt verschiedene Arten von generativen KI-Modellen, jedes mit seiner eigenen Architektur und Anwendungsfall.
Generative Adversarial Networks (GANs):
Eines der häufigsten Arten von generativen KI-Modellen ist das GAN. Sie bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, die gegeneinander arbeiten: dem Diskriminator und dem Generator. GANs werden in der Produktion von Bildern, Videos und sogar Deepfakes eingesetzt.
VAEs oder variational autoencoders
VAEs sind probabilistische Modelle, die neue Daten erzeugen, indem sie Eingabedaten dekodieren, die in einen latenten Raum codiert wurden. Sie haben ein Encoder- und ein Decoder-neuronales Netzwerk. Im Gegensatz zu GANs konzentrieren sich VAEs darauf, das Layout der Eingabedaten zu verstehen, damit sie es zur Erzeugung neuer Probe verwenden können.
Transformatorarten
Die Dynamik der NLP oder der natürlichen Sprachverarbeitung wurde durch Transformatoren, eine Art von neuronaler Netzwerkarchitektur, wie GPT, verändert. Fortschrittliche Sprachmodelle, die menschenähnliches Schreiben erzeugen, auf Anfragen reagieren und zwischen Sprachen übersetzen können, werden zu einem großen Teil durch Transformatoren ermöglicht.
Diffusionsmodelle
Denoising-Diffusions-probabilistische Modelle (DDPMs) sind ein anderer Name dafür. Diese sind generative Modelle, die während der Trainingsphase ein zweistufiges Verfahren verwenden, um Vektoren im latenten Raum einzurichten. Die Vorwärtsdiffusion ist die erste Phase, die nach und nach zufälliges Rauschen in die trainierten Informationen einführt.
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Haftungsausschluss: Wir raten Ihnen nicht, von Grund auf ein benutzerdefiniertes Grundmodell wie ChatGPT zu erstellen; dies ist ein Unterfangen, das am besten von Personen mit starker finanzieller Unterstützung, wie beispielsweise Microsofts Unterstützung für OpenAI, durchgeführt wird, um deren Defizite von 540 Millionen US-Dollar auszugleichen.
Die anfänglichen Trainings- und Bereitstellungskosten für sogar noch grundlegende Grund-Avatare, wie GPT-3, können etwa 4 Millionen US-Dollar betragen. Darüber hinaus sind diese grundlegenden Modellstrukturen in den letzten Jahren mit unglaublicher Geschwindigkeit gestiegen.
Alle dreieinhalb Monate verdoppelt sich die Rechenleistung, die zum Trainieren großer KI-Modelle erforderlich ist. Die Komplexität der Grundmodelle entwickelt sich ebenfalls weiter. Beispielsweise wurden 2016 340 Millionen Parameter verwendet, um Bert-Large zu trainieren. Im Gegensatz dazu wurden rund 175 Milliarden Parameter verwendet, um das GPT-3-Modell von OpenAI zu trainieren.
Zusammenfassend
Eine erhebliche Menge an Geld wird in die Entwicklung von generativer KI-Entwicklung investiert. Die Entwicklung solcher fortschrittlicher Technologie kann Kosten für Forschung und Entwicklung, Datensammlung und -verarbeitung mit sich bringen. Die Gesamtkosten für die generative KI in der ersten Entwicklungsphase liegen je nach Einflussfaktoren zwischen 600.000 und 1.500.000 US-Dollar. Die laufenden jährlichen Kosten können zwischen 350.000 und 820.000 US-Dollar liegen.
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Frequently Asked Questions
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