OpenAI가 개발한 강력한 언어 모델인 ChatGPT는 수많은 사용자에게 필수 도구가 되었습니다. 아이디어를 구상하고, 콘텐츠를 작성하고, 새로운 주제를 배우고, 심지어 코딩을 하는 데 이르기까지 그 능력은 광범위하고 끊임없이 확장되고 있습니다. ChatGPT와의 대화에 참여하면 종종 귀중한 통찰력, 정교하게 구성된 응답, 특정 상호작용에 독특한 일관된 정보 스레드로 이어집니다. 마케팅 전략을 다듬거나 복잡한 코드 조각을 개발하거나 과학적 개념에 대한 상세한 설명을 ChatGPT 스레드 내에서 작성하는 데 몇 시간을 투자했다고 상상해 보세요. 그 스레드에 대한 접근을 잃는 것은 모든 노력과 그것이 포함하고 있던 귀중한 정보를 잃는 것을 의미합니다. 따라서 이러한 대화를 보존하는 것은 지식 관리, 향후 참고 및 협업 목적을 위해 매우 중요합니다. 이러한 스레드를 저장하는 방법은 여러 가지가 있으며, 각각 장점과 한계가 있지만, 이 기사는 GPT 기반 방법을 활용하여 이를 저장하는 프로세스에 중점을 둡니다.
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ChatGPT 스레드를 커스텀 GPT로 저장하는 것은 대화를 재사용하고 활용하는 강력한 방법을 제공합니다. SEO 최적화 제목 작성이나 특정 제품에 대한 고객 지원과 같은 매우 특정한 전문 분야에서 ChatGPT를 교육하는 데 몇 세션을 할애했다고 상상해 보세요. 대화를 세심하게 안내하고 오류를 수정하며, 응답의 질을 향상시키기 위해 예시를 제공했습니다. 그렇게 하여 해당 스레드와 함께 조정했던 내용을 커스텀 GPT로 변환함으로써, 특정 작업에 완벽하게 맞춘 맞춤형 AI 비서를 효과적으로 생성하는 것입니다. 이후 팀원과 공유하거나 반복 작업을 자동화하는 데 사용하거나, 다른 사람에게 서비스로 제공할 수도 있습니다. 이 접근 방식의 아름다움은 문맥과 학습된 행동을 보존하는 데 있습니다. 커스텀 GPT는 이전 상호작용을 '기억'하고 그 지식을 향후 요청에 적용하여 더 정확하고 효율적인 응답을 생성합니다. 이 과정은 ChatGPT의 상호작용적 특성을 캡슐화하여 복사 및 붙여넣기의 제한된 기록에 비해 훨씬 우수한 경험을 가능하게 합니다.
ChatGPT 스레드를 커스텀 GPT로 변환하기 전에 전체 대화를 텍스트 형식으로 먼저 가져와야 합니다. 이는 몇 가지 방법으로 수행할 수 있습니다. 일반적인 방법 중 하나는 전체 ChatGPT 스레드를 데스크톱 클립보드에 복사하는 것입니다. 모든 텍스트를 직접 선택하고 복사/붙여넣기 기능을 사용하는 방식입니다. 이렇게 하면 사용자 지시와 ChatGPT의 응답 모두를 포함하여 전체 대화를 캡처할 수 있습니다. 복사된 텍스트를 신중하게 검토하여 누락된 부분이나 후속 단계에 방해가 될 수 있는 형식이 없는지 확인하는 것이 중요합니다. 두 번째 가능한 방법은 ChatGPT 대화를 내보내기 위해 설계된 브라우저 확장 프로그램을 사용하는 것입니다. 이러한 확장 프로그램은 일반적으로 날짜 또는 사용자별로 필터링하기, 형식 옵션 제공, Markdown, HTML 또는 PDF 등 다양한 파일 형식으로 대화를 저장하는 기능과 같은 더 발전된 기능을 제공합니다. 다양한 내보내기 기술을 실험하여 귀하의 필요에 가장 적합하고 귀하의 귀중한 ChatGPT 대화를 정확히 캡처할 수 있는 방법을 찾아보세요.
스레드를 내보낸 후, 커스텀 GPT 생성을 위해 약간의 전처리가 필요합니다. 우선 대화의 핵심 내용과 관련 없는 타임스탬프나 사용자 식별 등 불필요한 형식이나 흔적을 정리하는 것부터 시작하세요. 텍스트와 응답을 훈련 데이터로 활용하기 위해 프롬프트와 응답에 집중해야 합니다. 그런 다음 상호작용에서 패턴을 분석합니다. ChatGPT로부터 가장 관련성 높고 유용한 응답을 이끌어낸 주요 프롬프트를 식별합니다. 이러한 프롬프트는 커스텀 GPT의 지식 기반에서 우선순위를 두어야 합니다. ChatGPT에 피드백을 제공하거나 응답을 수정한 경우, 해당 수정 사항을 훈련 데이터에 포함해야 합니다. 예를 들어, 처음에 ChatGPT에게 "지속 가능한 패션"에 대한 블로그 포스트를 작성해달라고 요청하고 브랜드와 소재에 대한 구체적인 예를 추가하여 출력을 다듬어야 했던 경우 수정된 블로그 포스트 버전을 데이터의 일부로 포함해야 합니다. 훈련 데이터의 명확하고 간결한 프레젠테이션을 목표로 하여 커스텀 GPT가 뛰어날 수 있게 원하는 대화의 필수 요소에 집중하세요.
데이터 구조화는 효과적인 GPT 구축의 핵심입니다. 프롬프트와 응답을 별개의 데이터 포인트로 나누어야 합니다. 각 데이터 포인트는 사용자의 프롬프트를 입력으로 하고 ChatGPT의 해당 응답과 출력을 포함할 수 있습니다. 이 명확한 구조는 커스텀 GPT 훈련의 기초가 되는 잘 정의된 데이터 세트를 만드는 데 도움을 줍니다. 학생을 가르치는 방식에 대해 생각해보세요. 먼저 주제를 설명하고, 예시를 제시하고, 질문을 합니다. 학생이 개념을 이해하도록 보장하기 위해 이 순서를 여러 번 반복해야 합니다. 신중한 큐레이션과 구조화를 통해 ChatGPT의 대화를 잘 정리된 데이터 세트로 변환하여 개인화된 커스텀 GPT의 성능과 능력에 크게 기여할 수 있습니다. 사용자가 제공한 지침이 가능한 한 명확하게 정의되도록 하세요.
ChatGPT 스레드 내에서 중요한 상호작용을 식별하는 데 초점을 맞추세요. AI가 귀하의 특정 요구를 이해하고 해결할 수 있는 능력을 진정으로 보여준 교환입니다. ChatGPT가 통찰 있는 답변을 제공했거나 창의적인 콘텐츠를 생성했거나 복잡한 문제를 성공적으로 해결한 부분을 찾아보세요. 반대로, AI가 어려움을 겪거나 부정확한 응답을 제공하거나 상당한 수정을 요구했던 영역을 식별합니다. 최상의 결과를 얻으려면 ChatGPT에게 명시적으로 피드백이나 수정을 제공한 모든 사례를 식별해야 하며, 이러한 조정 사항은 귀하의 커스텀 GPT 훈련 데이터에 포함되어야 하는 귀중한 학습 기회를 나타냅니다. 이러한 주요 상호작용을 신중하게 필터링하고 우선순위를 정함으로써, 귀하의 커스텀 GPT가 가장 관련성이 높고 고품질의 데이터로 훈련되도록 보장할 수 있습니다.
이제, 메인 ChatGPT 대시보드로 이동하여 내비게이션 바에서 "탐색" 메뉴를 선택합니다. "GPT 생성" 옵션을 찾아 선택하세요. 이 작업은 AI 비서를 정의하기 시작하면서 새 커스텀 GPT를 만드는 프로세스를 시작합니다. 커스텀 GPT의 이름과 설명을 제공하라는 메시지가 표시되며, 이는 귀하와 다른 사용자에게 미래에 도움을 줄 것입니다. 기억에 남고 설명적인 이름을 선택하여 귀하의 커스텀 GPT의 목적과 기능을 정확하게 반영합니다. 설명은 "흥미로운 소셜 미디어 콘텐츠 작성을 전문으로 하는 작문 도우미" 또는 "Python 개발을 위한 코딩 전문가"와 같은 커스텀 GPT의 의도된 사용에 대한 간단한 개요여야 합니다. 기본 정보를 입력한 후 GPT 지식 데이터베이스를 작성하도록 안내받습니다. 이 단계에서는 ChatGPT 스레드를 커스텀 GPT의 지식 기반에 업로드할 수 있습니다. 이 파일은 귀하의 커스텀 GPT 훈련 데이터로 활용되어 해당 스레드의 상호작용과 통찰로부터 학습하게 됩니다.
데이터를 업로드한 후, 커스텀 GPT의 행동과 기능을 구성할 때입니다. 이는 응답을 관리할 지침과 설정을 정의하는 것입니다. 잘 작성된 지침 세트는 귀하의 커스텀 GPT의 성격과 상호작용 스타일에 대한 청사진처럼 작용합니다. 처리해야 할 작업의 범위, 취해야 할 특정 톤(예: 전문적, 친근함 또는 유머러스함), 준수해야 할 제한이나 제약을 결정합니다. 예를 들어, 의료 커스텀 GPT에 일반적인 의료 조언을 제공하되 특정 의료 문제에 대해서는 자격 있는 의료 전문가의 상담을 권장하도록 지시할 수 있습니다. 또한 웹 검색, 이미지 생성, 코드 작성 등 커스텀 GPT에 대해 켜고 끌 기능을 정의할 수 있습니다.
지침은 귀하의 커스텀 GPT가 귀하의 요구에 맞는 최상의 응답을 제공하는 데 핵심입니다. 지침은 GPT가 따를 특정 가이드라인, 톤, 응답 길이 및 주제 전문성을 포함해야 합니다. 또한, 하지 말아야 할 것들을 나열한 부정적인 제약을 포함할 수 있습니다. 이는 ChatGPT와의 대화에서 얻은 모든 지식이 적용되는 부분입니다. 봇에게 개성과 작업을 명확하게 설명할 것을 원할 것입니다. 지침을 작성할 때는 명확하고 간결하게 작성하며, 간단한 언어를 사용하고 전문 용어를 피하는 것이 중요합니다. 이는 귀하의 GPT가 귀하의 비전과 잘 일치하도록 보장합니다.
귀하의 커스텀 GPT를 만든 후 마지막 단계는 성능을 철저히 테스트하고 피드백에 따라 행동을 다듬는 것입니다. 다양한 프롬프트를 제시하여 사용자가 일반적으로 할 법한 질문을 시뮬레이션하면서 이를 평가해 보세요. 응답의 정확성, 명확성 및 관련성을 평가하되, 편향, 오류 또는 불일치에 주의 깊게 살펴봅니다. 모든 관찰 및 통찰을 문서화합니다. 커스텀 GPT가 여전히 바람직하지 않은 행동과 최적이 아닌 응답을 보이는 경우, 지침 세트를 수정하거나 새로운 훈련 데이터를 추가하거나 성능을 조정하기 위한 다른 접근 방식을 사용해야 할 수 있습니다.
커스텀 GPT의 성능에 만족한 후, 다른 사람들과 사용 및 협업을 위해 공유할 수 있습니다. 플랫폼에 따라 귀하의 커스텀 GPT를 공유할 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다. 공개적으로 사용할 수 있도록 하거나 특정 사용자 또는 그룹과 공유하거나 다른 애플리케이션이나 웹사이트에 삽입하는 것입니다. 커스텀 GPT를 공유함으로써 귀하의 팀의 집단적 지식과 지혜를 활용하여 성능을 더욱 향상시키고 기능을 확장할 수 있습니다. AI 개발에 대한 이러한 협업 접근 방식은 강력하고 다재다능한 AI 비서의 생성으로 이어져, 다양한 분야의 팀과 조직에 혜택을 줄 수 있습니다.
