Стоимость Разработки Искусственного Интеллекта
Искусственный интеллект становится незаменимой частью мобильных приложений, программного обеспечения и CRM систем разного типа. Оплата труда – существенная статья бюджета компании, поскольку колеблется в пределах от 20–30 до 60 % затрат, составляя в среднем 40 %. Внедрение алгоритмов ИИ в технологические процессы – это отказ от сотрудников с низкой квалификацией и среднего уровня, сокращение затрат на оплату труда и прогрессивный рост прибыли. Рассмотрим на примерах, как внедрение и адаптация ИИ в структуру бизнес-процессов подтверждают эффективность и сколько стоит разработать ИИ-приложение.
Такое решение пригодится инженерам и конструкторам, строителям и аналитикам. Достаточно от руки набросать чертеж и дополнить текстовыми уточнениями, как ПО за считанные секунды выдаст готовый график, схему или план с четкими линиями и размерностями. Простой код, написанный на Python, со встраиванием в ИИ-сервисы обеспечивает чёткое воспроизводство заданного линейного формата. Для решения сложных задач импортируют модули и пакеты, загружают и компилируют дистрибутивы, устанавливают другие библиотеки.
В проекте Jupyter предусмотрены такие варианты для внедрения и разработки ИИ: веб-среда, приложение для расчета аналитики и цифровых данных, упрощенная версия статических страниц, виджеты и информационные панели с многосторонним взаимодействием. В зависимости от того, какая задача стоит перед разработчиками, можно использовать один или несколько элементов функционала, адаптируя ИИ к запросам.
Пример классического графического приложения — Labelme, созданного на open-source платформе LabelMe, разработанной специалистами из Массачусетса в 2008 году. Сегментация и классификация, настраиваемый UI-формат гарантируют удобную ручную работу по разметке онлайн или офлайн. Графическим инструментом интерфейса является Qt.
Распознавание лиц в режиме реального времени с помощью библиотеки Deepface, созданной на Python, обеспечивает идентификацию людей с точностью до 98–99 %. Аналогично ИИ-модели на её базе определяют возраст и эмоции, пол человека, мгновенно сравнивая с сотнями изображений. Библиотека представляет собой экстракт проверенных решений моделей типа VGG-Face и OpenFace, ArcFace с Dlib, GhostFaceNet и других, выполняя задачи распознавания в качестве детектора в течение 5 секунд. Это важно для обеспечения безопасности в местах с высокой концентрацией и проходимостью людей – в аэропортах, станциях, торговых центрах.
Разработка таких решений чаще осуществляется на закрытом коде для обеспечения безопасности пользователей и владельцев. Тестирование и написание промптов – базис, «сердце» идеи. Модель Mistral 7B в общедоступной лицензии Apache 2.0 на сегодня – в числе лучших. Правильно выбрать, разработать и запустить нужную модель может только опытная команда специалистов, которая оценит объем задач, наличие ресурсов и мощностей, используемый язык программирования.
Многозадачное декодирование основано на взаимодействии нескольких целевых переменных и выявленных регрессионных связей, оценки данных по шкале потерь и последующей их балансировки для достижения нужного эффекта. Это задачи высокого уровня, поэтому стоимость разработки таких кроссплатформенных ИИ-приложений стартует от $100-150 тысяч. Продолжительность обучения нескольких моделей по сложной многофакторной архитектуре с внедрением алгоритмического рассуждения колеблется от 300 до 500 тысяч часов, что объясняет высокую стоимость подобных проектов.
Расширение спектра использования языковых моделей наглядно видно на примере Gemma (продукт Gemini API), которая работает в тестах формата 2B и 7B. Встроенная в модель библиотека Keras 3.0 отвечает за совместимость с фреймворками JAX и PyTorch, открытой тренировочной библиотекой TensorFlow, с сохранением высокой производительности операций и гибкости предлагаемых решений. Расширить имеющийся функционал под бизнес-задачи помогают интерполяция переменных, настройка параметров интерпретатора, модульное тестирование и отладка с профилированием.
Но технических и программных возможностей платформы хватает, чтобы сгенерировать сайт-визитку, страницу личного бренда с портфолио, простой интернет магазин с небольшим количеством позиций. Такую платформу можно разработать и для других целей – допустим, с целью AI-моделирования интерьера зданий и домов, проектирования дорог, создания комплексов жизнеобеспечения и производства продуктов питания. Первые три сайта на Wegic бесплатные – дается 120 кредитов. Когда они заканчиваются, оплата недорогих тарифов стартует с $10 за месяц. После создания сайта платформа через короткое время публикует его в Интернете.
Данная информация подтверждает, что решения OpenAI и других разработок в области нейронных сетей набирают оборотов. Мгновенный анализ данных по покупателям, сегментация запросов и финансовых активов, поддержание личного контакта, исходя из предыдущих транзакций – малый перечень возможностей ИИ, которые стоит внедрить в бизнес-проект для повышения прибыльности.
База данных запомнит, что конкретный человек делал заказ беспилотного такси с креслом для ребенка. В следующий раз при обращении приложение со встроенным ИИ уточнит, нужно ли автокресло. Покупателю ноутбука через год или два предложат обновить модель на новую, лучше и мощнее предыдущего варианта. Если известно, что в определенные периоды года люди покупают только рыбу и морепродукты, отказываясь от мяса, яиц и молока, ИИ будет присылать выгодное предложение с корзиной из предпочитаемого набора.
Как пример: женщина может одновременно говорить по телефону с беспроводным девайсом, жарить стейки и наливать ребенку йогурт, переключаясь затем на другие вопросы. Теперь и нейросеть генерирует и выполняет параллельно до десятка алгоритмов действий. Но нужен контроль и грамотно прописанные запрещающие протоколы, так как для достижения надпороговой эффективности и энергосбережения ИИ может допустить опасные действия.
Предположим, посчитать, что автомобиль-беспилотник быстрее поедет на трех колесах. Или счесть, что приехавшие в гости незнакомые родственники во время отсутствия хозяев – грабители, поэтому нужно заблокировать окна и двери, вызвать охрану. Для этого нужен контроль с указанием строгого запрета на выполнение определенных операций.
Изменяемая при помощи ИИ текстура будет полезна производителям мебели и тканей, фарфоровых изделий и других вещей, где необходимо обыграть цветовую гамму. Для графического дизайна, проектирования экстерьера и интерьера зданий метод воплощает незаменимую «волшебную палочку». Допустим, заказчик хочет отделку гостиной и спальни в стиле рококо или барокко, классицизм либо luxury. Подбираем нужные элементы и приложение с ИИ генерирует их заново в нужной палитре, мгновенно представляя ряд прототипов.
Такие функции подходят и для создания игр, дизайна, визуального сопровождения проекта, поэтому их можно считать компонентом социума с возрастающим значением. Аналог закрытого DALL-E – CLIP, функционал которого обрезан наполовину в сравнении с оригиналом. Продолжение двух нейронных сетей – адверсиальная VQGAN, работающая в формате состязательной генерации, где соревнуются генератор с дискриминатором. VQGAN и CLIP отлично взаимодействуют, так как первый генерирует изображение, а второй в качестве ранжировщика проводит анализ соответствия задаче.
Больше всего затрат для обучения нейросетей приходится на сбор данных и последующую разработку моделей. Чтобы картинки получались в высоком разрешении, квантованного кодировщика и декодера учат реконструировать образцы, исходя из семантики. Для этого нужна кодовая книга и векторное квантование с распределением. Существует проблема в ограниченности объемов свёрточных слоев и архитектуры трансформера с учетом квадратичной масштабируемости. Поэтому уход от пикселей к кодовым словам с последовательностью индексов, использование сервиса Colab – выход из проблемы дефицита ресурсов.
Trillium, TPU 6 поколения, которое скоро будет массово выпускать Google, скомбинированные с оптическими коммутаторами, готовы обучать ИИ-модели малой и средней сложности. Trillium в 5 раз быстрее предыдущей версии, содержит 256 работающих чипов в одном блоке. TPU способен использовать 4096 чипов в кластере, функционирующем по методу Multislice. В самом кластере насчитываются сотни «подов».
Если учесть, что средняя годовая зарплата сотрудника в США и развитых странах ЕС равна $50–60 тысяч, а разработка ИИ-приложения заменит от одного до трех-пяти человек, экономическая выгода налицо. Обучение нейронной модели, создание и внедрение ИИ-приложения в CRM среднего уровня сложности окупит себя за 3–12 месяцев. Разработка структуры подачи данных, алгоритмов задействования обновленных модулей и анализа реляционных баз требуют применения параллельного программирования и сокетов, тестирования операций в процессе запуска, поэтому цена заказа может быть выше.
В основу Self-Discover положен принцип самосогласованности и парадоксального размышления, когда ИИ-модель создает логически верный алгоритм на базе задействованного стека. Универсальность рассуждения проходит этапы выбора способа решения задачи, адаптации применительно к конкретным условиям и прямого выполнения. Среда подходит для решения сложных тестов, структуры рассуждений внедряют и переносят в различные LLM.
Обучение ИИ-моделей, обеспечивающее получение картин и рисунков с разрешением 1080p, незаменимо для бизнеса, занимающегося производством качественного и реалистичного фото и видео либо в целях разработки AR-приложений. Также этот способ важен для SLAM в ситуациях, когда применяется роботизированное картографирование и производится навигация, исходя из сенсорных наблюдений, одометрии. На практике его внедряют в процессы тренировки ИИ для безопасного движения беспилотных автомобилей, подводных и летающих устройств типа дронов, визуализации органов тела при медицинском осмотре.
Дополнение для выбора цепляющих моментов из подкастов, видео, конференций недавно написали на Python, таким образом, чтобы ПО взаимодействовало с CrewAI и 4 версией GPT-o (к последнему ИИ-сервису нужен ключ). Приложение после вырезания кадров по заложенному алгоритму добавляет к новому видео субтитры. Сокращение и умная вытяжка ключевых моментов информации уменьшает время анализа объема: работает принцип «Не заставляй клиента много думать».
Обучение языковых моделей предоставляет широкое поле для бизнесменов, занимающихся созданием сайтов и графическим дизайном, выполняющих мультимодальную генерацию. В основу разрабатываемых ИИ-приложений положены принцип Гаусса и метод самопознания. AI-помощники помогают с тренировкой ИИ-моделей. Главное – четкое изложение протоколов и алгоритмов: от сложности зависит цена разработки ИИ-приложений, не превышая ценового порога в $150.000.
