ChatGPT, một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ được phát triển bởi OpenAI, đã trở thành một công cụ không thể thiếu cho vô số người dùng. Từ việc suy nghĩ ý tưởng và soạn thảo nội dung đến việc học các chủ đề mới và thậm chí là lập trình, khả năng của nó là vô hạn và luôn mở rộng. Tham gia vào một cuộc trò chuyện với ChatGPT thường dẫn đến những hiểu biết quý giá, những câu trả lời được chăm chút cẩn thận và một chuỗi thông tin liên tục độc đáo cho mỗi tương tác cụ thể đó. Hãy tưởng tượng dành hàng giờ để hoàn thiện một chiến lược marketing, phát triển một đoạn mã phức tạp hoặc soạn thảo một giải thích chi tiết về một khái niệm khoa học trong một chuỗi trò chuyện ChatGPT. Việc mất truy cập vào chuỗi trò chuyện đó có nghĩa là mất đi tất cả những nỗ lực và thông tin quý giá mà nó chứa đựng. Do đó, việc bảo tồn những cuộc trò chuyện này trở nên rất quan trọng cho việc quản lý tri thức, tham khảo trong tương lai và mục đích hợp tác. Có nhiều cách để lưu giữ các chuỗi này, mỗi cách có những ưu điểm và hạn chế riêng, nhưng bài viết này tập trung vào quá trình sử dụng các phương pháp dựa trên GPT để lưu trữ chúng.
Anakin AI
Lưu một chuỗi ChatGPT dưới dạng Custom GPT, còn được gọi là tạo một GPT cụ thể dựa trên một chuỗi, cung cấp một cách mạnh mẽ để tái sử dụng và sử dụng lại kiến thức và dòng chảy của một cuộc trò chuyện. Hãy tưởng tượng bạn đã dành nhiều phiên để đào tạo ChatGPT về một lĩnh vực chuyên môn rất cụ thể, chẳng hạn như tạo tiêu đề tối ưu SEO hoặc cung cấp hỗ trợ khách hàng cho sản phẩm của bạn. Bạn đã hướng dẫn cuộc trò chuyện một cách tỉ mỉ, sửa lỗi và cung cấp ví dụ để tinh chỉnh chất lượng câu trả lời và phản hồi. Bằng cách chuyển đổi chuỗi đó, cùng với các điều chỉnh đã thực hiện, thành một GPT tùy chỉnh, bạn hiệu quả tạo ra một trợ lý AI được cá nhân hóa hoàn toàn phù hợp với nhiệm vụ cụ thể đó. Điều này sau đó có thể được chia sẻ với đồng nghiệp, sử dụng để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, hoặc thậm chí được cung cấp như một dịch vụ cho người khác. Vẻ đẹp của cách tiếp cận này nằm trong việc bảo tồn ngữ cảnh và hành vi đã học. GPT tùy chỉnh 'nhớ' các tương tác trước đó và áp dụng kiến thức đó cho các yêu cầu trong tương lai, dẫn đến những phản hồi chính xác và hiệu quả hơn. Quy trình này tóm gọn bản chất tương tác của ChatGPT, cho phép tạo ra một trải nghiệm vượt trội so với lịch sử hạn chế của việc sao chép và dán.
Trước khi bạn có thể chuyển đổi chuỗi ChatGPT của mình thành một Custom GPT, bạn cần phải có toàn bộ cuộc trò chuyện dưới dạng văn bản. Điều này có thể thực hiện theo một vài cách khác nhau. Một phương pháp phổ biến là sao chép toàn bộ chuỗi ChatGPT của bạn vào clipboard trên máy tính để bàn, bằng cách chọn tất cả văn bản và sử dụng các chức năng sao chép/dán. Điều này đảm bảo bạn nắm bắt toàn bộ cuộc trò chuyện, bao gồm cả các yêu cầu của bạn và phản hồi của ChatGPT. Việc xem xét kỹ lưỡng văn bản đã sao chép là rất quan trọng để đảm bảo không có phần nào bị thiếu hoặc định dạng nào có thể cản trở các bước tiếp theo. Một phương pháp tiềm năng thứ hai là sử dụng một tiện ích trình duyệt được thiết kế để xuất các cuộc trò chuyện ChatGPT. Những tiện ích này thường cung cấp nhiều tính năng nâng cao như lọc theo ngày hoặc người dùng, tùy chọn định dạng và khả năng lưu cuộc trò chuyện dưới nhiều định dạng tệp khác nhau như Markdown, HTML hoặc PDF. Thử nghiệm với các kỹ thuật xuất khác nhau để tìm ra phương pháp phù hợp nhất với nhu cầu của bạn và đảm bảo bạn ghi lại toàn bộ cuộc trò chuyện quý giá của ChatGPT để tạo mẫu tùy chỉnh của mình. Chọn một đầu ra cho phép bạn sao chép mã gốc.
Khi chuỗi đã được xuất, nó cần một mức độ tiền xử lý nhất định để tinh chỉnh nó cho việc tạo Custom GPT. Bắt đầu bằng cách làm sạch bất kỳ định dạng hoặc dữ liệu không cần thiết như dấu thời gian hoặc nhận diện người dùng không liên quan đến nội dung chính của cuộc trò chuyện. Bạn muốn tập trung vào các yêu cầu và phản hồi để chuyển đổi chúng thành dữ liệu đào tạo. Sau đó, phân tích chuỗi để tìm các mẫu trong tương tác. Xác định các yêu cầu chính đã kích thích những phản hồi phù hợp hoặc hữu ích nhất từ ChatGPT, vì đây là những gì bạn muốn ưu tiên trong cơ sở tri thức của Custom GPT của mình. Nếu có những tình huống mà bạn đã cung cấp phản hồi cho ChatGPT hoặc sửa chữa phản hồi của nó, hãy chắc chắn đưa những sửa đổi đó vào dữ liệu đào tạo. Ví dụ, nếu bạn ban đầu yêu cầu ChatGPT viết một bài viết blog về "thời trang bền vững" và đã phải hoàn thiện đầu ra của nó bằng cách thêm nhiều ví dụ cụ thể về thương hiệu và vật liệu, thì phiên bản đã sửa đổi của bài viết blog nên được đưa vào như một phần của dữ liệu. Nhắm đến việc trình bày dữ liệu đào tạo một cách rõ ràng và ngắn gọn, tập trung vào các yếu tố thiết yếu của cuộc trò chuyện mà bạn muốn Custom GPT của mình xuất sắc, như một ngữ cảnh hợp lý.
Cấu trúc dữ liệu là chìa khóa để xây dựng một GPT hiệu quả. Chúng ta cần chia các yêu cầu và phản hồi thành các điểm dữ liệu riêng biệt. Mỗi điểm dữ liệu có thể bao gồm yêu cầu của người dùng dưới dạng đầu vào và phản hồi tương ứng từ ChatGPT. Cấu trúc rõ ràng này giúp tạo ra một tập dữ liệu xác định tốt, phục vụ như nền tảng cho việc đào tạo Custom GPT của bạn. Hãy nghĩ về cách bạn sẽ dạy một học sinh. Bạn sẽ giải thích một chủ đề trước, sau đó đưa ra ví dụ, và cuối cùng là đặt một câu hỏi. Bạn cần lặp lại chuỗi này nhiều lần để đảm bảo rằng học sinh hiểu khái niệm. Với việc sắp xếp và cấu trúc cẩn thận, bạn có thể chuyển đổi cuộc trò chuyện ChatGPT thành một tập dữ liệu được tổ chức tốt sẽ đóng góp đáng kể cho hiệu suất và khả năng của Custom GPT cá nhân hóa của bạn. Đảm bảo rằng bạn xác định một cách rõ ràng nhất có thể các chỉ dẫn từ người dùng.
Tập trung quá trình chỉnh sửa của bạn vào việc xác định những tương tác quan trọng trong chuỗi ChatGPT của bạn – những trao đổi mà AI thực sự thể hiện khả năng hiểu và đáp ứng các nhu cầu cụ thể của bạn. Tìm kiếm những đoạn mà ChatGPT đã cung cấp những câu trả lời sâu sắc, tạo nội dung sáng tạo hoặc giải quyết thành công những vấn đề phức tạp. Mặt khác, xác định những khu vực mà AI gặp khó khăn, cung cấp các phản hồi sai hoặc cần nhiều sửa chữa đáng kể. Để đạt được kết quả tốt nhất, bạn phải xác định tất cả các trường hợp mà bạn đã cung cấp phản hồi hoặc sửa chữa cho ChatGPT, vì những điều chỉnh này đại diện cho các cơ hội học tập quý giá cần được đưa vào dữ liệu đào tạo của Custom GPT của bạn. Bằng cách lọc và ưu tiên các tương tác chính này một cách cẩn thận, bạn có thể đảm bảo rằng Custom GPT của bạn được đào tạo dựa trên những dữ liệu chính xác và chất lượng cao nhất.
Giờ đây, hãy đi đến bảng điều khiển chính của ChatGPT và chọn menu "khám phá" trong thanh điều hướng. Tìm và chọn tùy chọn "tạo một GPT". Hành động này khởi động quá trình xây dựng một Custom GPT mới khi bạn bắt đầu định nghĩa trợ lý AI của mình. Bạn sẽ được yêu cầu cung cấp một tên và mô tả cho Custom GPT của mình, điều này sẽ giúp bạn và các người dùng khác trong tương lai. Chọn một cái tên dễ nhớ và mô tả chính xác phản ánh mục đích và khả năng của Custom GPT của bạn. Mô tả nên là một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về cách sử dụng dự kiến của Custom GPT, chẳng hạn như "một trợ lý viết tập trung vào việc tạo nội dung xã hội hấp dẫn" hoặc "một chuyên gia lập trình cho phát triển Python". Sau thông tin cơ bản, bạn sẽ được yêu cầu điền vào cơ sở tri thức của GPT. Ở giai đoạn này, bạn có thể tải lên chuỗi ChatGPT gốc vào cơ sở tri thức của Custom GPT. Tệp này phục vụ như dữ liệu đào tạo cho Custom GPT của bạn, cho phép nó học từ các tương tác và hiểu biết từ chuỗi đó.
Sau khi tải lên dữ liệu, đã đến lúc cấu hình hành vi và khả năng của tùy chỉnh GPT của bạn. Điều này liên quan đến việc xác định các hướng dẫn và cài đặt sẽ quản lý phản hồi của nó. Một bộ hướng dẫn được chế tác tốt hoạt động như một bản thiết kế cho tính cách và phong cách tương tác của Custom GPT của bạn. Xác định các loại nhiệm vụ nó nên có khả năng xử lý, các tông điệu cụ thể nó nên áp dụng (chẳng hạn như chuyên nghiệp, thân thiện hoặc hài hước), và bất kỳ hạn chế hoặc ràng buộc nào nó nên tuân theo. Ví dụ, bạn có thể hướng dẫn Custom GPT y khoa của bạn cung cấp lời khuyên y tế chung nhưng khuyên người dùng nên tham khảo ý kiến bác sĩ chuyên nghiệp cho các mối quan tâm y tế cụ thể. Ngoài ra, bạn có thể xác định chức năng nào để bật và tắt cho Custom GPT của bạn, chẳng hạn như khả năng duyệt web, tạo hình ảnh và viết mã.
Các hướng dẫn là chìa khóa để khiến Custom GPT của bạn cung cấp những phản hồi tốt nhất phù hợp với nhu cầu của bạn. Các hướng dẫn nên tuân theo các nguyên tắc cụ thể để GPT thực hiện, về tông điệu, độ dài phản hồi và chuyên môn về chủ đề. Ngoài ra, chúng cũng có thể chứa một số hạn chế tiêu cực, liệt kê những điều mà nó không nên làm. Đây là nơi mà tất cả kiến thức của bạn từ cuộc trò chuyện bạn đã có với ChatGPT sẽ phát huy tác dụng. Bạn sẽ muốn cung cấp cho bot một nhân cách và mô tả về công việc của nó là gì và nó nên tương tác với người dùng như thế nào. Hãy rõ ràng và ngắn gọn khi viết hướng dẫn cho Custom GPT của bạn, sử dụng ngôn ngữ đơn giản và tránh các thuật ngữ chuyên ngành. Điều này sẽ đảm bảo rằng GPT của bạn sẽ phù hợp tốt với tầm nhìn của bạn.
Sau khi tạo Custom GPT của bạn, bước cuối cùng là thử nghiệm hiệu suất của nó một cách nghiêm ngặt và tinh chỉnh hành vi của nó dựa trên phản hồi. Bắt đầu bằng cách đưa ra một loạt các yêu cầu, mô phỏng các loại câu hỏi mà người dùng thường hỏi, để đánh giá khả năng hiểu và phản hồi đúng của nó. Đánh giá độ chính xác, rõ ràng và sự liên quan của các phản hồi của nó, để ý đến bất kỳ thiên lệch, lỗi hoặc sự không nhất quán nào. Ghi lại tất cả quan sát và hiểu biết của bạn. Nếu Custom GPT vẫn hiển thị các hành vi không mong muốn và phản hồi không tối ưu, có thể cần tinh chỉnh bộ hướng dẫn của nó, thêm dữ liệu đào tạo mới hoặc sử dụng các phương pháp khác để tinh chỉnh hiệu suất của nó.
Khi bạn hài lòng với hiệu suất của Custom GPT của mình, bạn có thể chia sẻ nó với người khác để sử dụng và hợp tác. Tùy thuộc vào nền tảng, bạn có thể có một số tùy chọn để chia sẻ Custom GPT của mình, chẳng hạn như làm cho nó có sẵn công khai, chia sẻ nó với người dùng hoặc nhóm cụ thể hoặc nhúng nó vào các ứng dụng hoặc trang web khác. Bằng cách chia sẻ Custom GPT của mình, bạn có thể tận dụng kiến thức và trí tuệ tập thể của đội nhóm để cải thiện hơn nữa hiệu suất của nó và mở rộng khả năng của nó. Cách tiếp cận hợp tác này trong phát triển AI có thể dẫn đến việc tạo ra những trợ lý AI ngày càng mạnh mẽ và đa năng, có lợi cho các đội nhóm và tổ chức trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
