ChatGPTスレッドの理解と保存の必要性 OpenAIが開発した強力な言語モデルChatGPTは、無数のユーザーにとって欠かせないツールとなっています。アイデアのブレインストーミングやコンテンツのドラフト、新しいトピックの学習、さらにはコーディングまで、その能力は広範で常に拡張されています。ChatGPTとの会話は、しばしば貴重な洞察や精緻に作られた応答、そして特定のやり取りに固有の一貫した情報の流れにつながります。マーケティング戦略を洗練させたり、複雑なコードを開発したり、科学的概念の詳細な説明をChatGPTスレッド内で作成するのに数時間を費やすことを想像してみてください。そのスレッドへのアクセスを失うことは、その努力と含まれている貴重な情報を失うことを意味します。したがって、これらの会話を保存することは、知識管理、将来の参照、および共同作業の目的において重要です。スレッドを保存する方法はいくつかあり、それぞれに利点と制限がありますが、この記事ではGPTベースの方法を活用してそれらを保存するプロセスに焦点を当てます。
Anakin AI ChatGPTスレッドをGPT（カスタムGPT）として保存する理由 ChatGPTスレッドをカスタムGPTとして保存すること、つまりスレッドに基づいて特定のGPTを作成することは、会話の知識と流れを再利用するための強力な方法です。SEO最適化されたタイトルを作成することや、特定の製品に対するカスタマーサポートを提供するなど、非常に特定の専門分野にChatGPTをトレーニングするために数回のセッションを費やしたと想像してみてください。会話を慎重に導き、エラーを訂正し、回答の質を向上させるための例を提供しました。そのスレッドを、行った調整とともにカスタムGPTに変換することで、特定のタスクに完全に合わせたカスタマイズされたAIアシスタントを効果的に作成します。これをチームメイトと共有したり、繰り返し作業を自動化したり、他の人にサービスとして提供したりすることができます。このアプローチの美しさは、文脈と学習した行動の保存にあります。カスタムGPTは以前のやり取りを「記憶」し、その知識を今後のリクエストに適用するため、より正確で効率的な応答を得られます。このプロセスは、ChatGPTの対話的な性質を凝縮したものであり、コピペの限られた履歴と比べてはるかに優れた体験を提供します。
あなたのChatGPTスレッドをエクスポートする ChatGPTスレッドをカスタムGPTに変換する前に、まずは全会話をテキストとして入手する必要があります。これにはいくつかの異なる方法があります。一つの一般的な方法は、あなたのすべてのChatGPTスレッドをデスクトップのクリップボードにコピーすることであり、すべてのテキストを手動で選択してコピー/ペースト機能を使用します。これにより、プロンプトとChatGPTの応答の両方を含む全会話をキャッチできます。コピーされたテキストを注意深くレビューして、欠落したセクションやその後のステップを妨げる可能性のあるフォーマットがないことを確認することが重要です。第二の方法として、ChatGPTの会話をエクスポートするために設計されたブラウザ拡張機能を使用するという選択肢があります。これらの拡張機能は通常、日付やユーザーでのフィルタリング、フォーマットオプション、Markdown、HTML、PDFなどのさまざまなファイル形式で会話を保存する機能など、より高度な機能を提供します。自分のニーズに最も合ったエクスポート技術を試して、カスタムモデルを作成するために重要なChatGPT会話の全体を正確にキャッチできるようにします。オリジナルのコードをコピーできる出力を選択してください。
エクスポートしたスレッドをGPT化のために準備する スレッドがエクスポートされたら、カスタムGPTの作成のために洗練するために一定の前処理が必要です。まず、会話の核心内容に関連しない不要なフォーマットやタイムスタンプ、ユーザー識別情報などのアーティファクトを削除します。プロンプトと応答に焦点を当て、トレーニングデータに変換します。その後、対話のパターンを分析します。ChatGPTから最も関連性のあるまたは役立つ応答を引き出した主要なプロンプトを特定してください。これが、カスタムGPTの知識ベースで優先されるべきポイントです。ChatGPTにフィードバックを提供したり、その応答を訂正したりした場面があれば、その修正をトレーニングデータに組み込むことを確認してください。たとえば、最初にChatGPTに「持続可能なファッション」についてブログ記事を書くよう依頼し、ブランドや素材の具体例を追加して応答を洗練させた場合、それに応じたブログ記事の修正バージョンをデータの一部として含めるべきです。トレーニングデータの重要な要素について焦点を当てるよう努めてください。
データの構造化 データを構造化することは、効果的なGPTを構築するための鍵です。プロンプトと応答を明確なデータポイントに分割する必要があります。各データポイントは、ユーザーのプロンプトを入力として、ChatGPTの対応する応答と出力を含むことができます。この明確な構造は、カスタムGPTをトレーニングするための基盤として機能する明確に定義されたデータセットを作成するのに役立ちます。学生に教える方法を考えてみてください。まずトピックを説明し、次に例を示し、その後質問をします。このシーケンスを何度も繰り返して、学生が概念を理解できるようにする必要があります。注意深くキュレーションを行い、構造化することで、ChatGPTの会話をよく整理されたデータセットに変換し、あなたのパーソナライズされたカスタムGPTのパフォーマンスと能力に大きく貢献できます。ユーザーからの指示をできるだけ明確に定義してください。
重要なインタラクションの特定 編集プロセスを集中させて、ChatGPTスレッド内の重要なインタラクションを特定します。AIがあなたの特定のニーズを理解し、対処する能力を真に示した交換を探します。ChatGPTが洞察に満ちた回答を提供したり、創造的なコンテンツを生成したり、複雑な問題を成功裏に解決したりしたセクションを特定してください。一方で、AIが苦労したり、不正確な応答を提供したり、大幅な修正を必要とした分野を特定します。最良の結果を得るためには、ChatGPTに明示的にフィードバックや修正を提供したすべてのインスタンスを特定する必要があります。これらの調整は、カスタムGPTのトレーニングデータに組み込むべき貴重な学習機会を表します。重要なインタラクションを注意深くフィルタリングし優先順位を付けることで、あなたのカスタムGPTが最も関連性が高く高品質なデータでトレーニングされることを確保できます。
カスタムGPTの作成 現在、主要なChatGPTダッシュボードに行き、ナビゲーションバーの「探索」メニューを選択します。「GPTを作成」というオプションを見つけて選択してください。このアクションは、新しいカスタムGPTを構築するプロセスを開始し、AIアシスタントを定義し始めます。カスタムGPTのための名前と説明を提供するように依頼されます。これは、将来のあなたや他のユーザーに役立ちます。カスタムGPTの目的と能力を正確に反映する、記憶に残るわかりやすい名前を選んでください。説明は「魅力的なソーシャルメディアコンテンツの作成を専門としたライティングアシスタント」や「Python開発のためのコーディングエキスパート」といったカスタムGPTの意図された使用法の簡潔な概要であるべきです。基本情報の後、GPT知識データベースを満たすように求められます。この段階で、元のChatGPTスレッドをカスタムGPTの知識ベースにアップロードできます。このファイルは、カスタムGPTのトレーニングデータとして機能し、スレッドからのやり取りと洞察から学ぶことができます。
GPTの設定 データをアップロードした後、カスタムGPTの動作と能力を構成します。これには、その応答を規制するための指示と設定を定義することが含まれます。適切に作成された指示セットは、カスタムGPTの性格と対話スタイルの設計図のように機能します。処理すべきタスクの範囲、採用すべき特定のトーン（例: プロフェッショナル、フレンドリー、またはユーモラス）および遵守すべき制限を決定します。たとえば、医療カスタムGPTに一般的な医療情報を提供するよう指示することができますが、特定の医療問題については有資格の医療専門家に相談するようにアドバイスすることもできます。また、Webを閲覧したり、画像を生成したり、コードを書いたりするための機能のオン/オフを定義することもできます。
指示の提供 指示は、あなたのカスタムGPTがニーズに適した最高の応答を提供するための鍵です。指示は、GPTが従うべき特定のガイドライン、そのトーン、応答の長さ、および対象となる専門知識を含むべきです。さらに、それらには行うべきではないことをリストする否定的な制約も含まれている場合があります。ここで、ChatGPTとの会話から得たすべての知識が活用されます。ボットに人柄を与え、何をする仕事であり、ユーザーとのインタラクションがどのように行われるべきかを説明することが重要です。カスタムGPTの指示を書く際は明確で簡潔にし、シンプルな言葉を使用し、専門用語を避けてください。これにより、あなたのGPTがあなたのビジョンにしっかりと沿ったものになります。
カスタムGPTのテストと洗練 カスタムGPTを作成したら、最後のステップはそのパフォーマンスを厳密にテストし、フィードバックに基づいて行動を洗練することです。様々なプロンプトを提起し、ユーザーが通常尋ねる種類のリクエストをシミュレートして、理解し正しく応答する能力を評価します。その応答の正確性、明確性、関連性を評価し、偏見、エラー、不一致に特に注意を払います。すべての観察と洞察を文書化します。カスタムGPTが望ましくない動作や最適でない応答を示している場合、指示セットを洗練し、新しいトレーニングデータを追加するか、パフォーマンスを微調整するための異なるアプローチを使用する必要があるかもしれません。
共有とコラボレーション カスタムGPTのパフォーマンスに満足したら、他の人と使用および共同作業のためにそれを共有できます。プラットフォームに応じて、カスタムGPTを共用するいくつかのオプションがあるかもしれません。たとえば、公に利用可能にしたり、特定のユーザーやグループと共有したり、他のアプリケーションやWebサイトに埋め込んだりすることができます。カスタムGPTを共有することで、あなたのチームの集合的な知識と知恵を活用し、そのパフォーマンスをさらに向上させ、能力を広げることができます。このAI開発の共同アプローチは、さまざまな分野で、より強力で多用途なAIアシスタントの創出をもたらすことができます。
