ChatGPT, model bahasa yang kuat yang dikembangkan oleh OpenAI, telah menjadi alat yang tak tergantikan bagi banyak pengguna. Dari mengumpulkan ide dan menyusun konten hingga mempelajari topik baru dan bahkan pengkodean, kemampuannya sangat luas dan terus berkembang. Terlibat dalam percakapan dengan ChatGPT seringkali menghasilkan wawasan yang berharga, tanggapan yang dirumuskan dengan hati-hati, dan alur informasi yang koheren yang unik untuk interaksi tertentu tersebut. Bayangkan menghabiskan berjam-jam merumuskan strategi pemasaran, mengembangkan potongan kode yang kompleks, atau menyusun penjelasan rinci tentang konsep ilmiah dalam sebuah thread ChatGPT. Kehilangan akses ke thread tersebut berarti kehilangan semua usaha dan informasi berharga yang terkandung di dalamnya. Oleh karena itu, melestarikan percakapan ini menjadi sangat penting untuk manajemen pengetahuan, referensi di masa depan, dan tujuan kolaboratif. Ada beberapa cara untuk menyimpan thread ini, masing-masing memiliki keunggulan dan keterbatasannya sendiri, tetapi artikel ini berfokus pada proses memanfaatkan metode berbasis GPT untuk menyimpan thread.
Anakin AI
Menyimpan thread ChatGPT sebagai Custom GPT, juga dikenal sebagai menciptakan GPT spesifik berdasarkan sebuah thread, menawarkan cara yang kuat untuk mengubah dan menggunakan kembali pengetahuan serta alur percakapan. Bayangkan Anda telah menghabiskan beberapa sesi untuk melatih ChatGPT dalam bidang keahlian yang sangat khusus, seperti merumuskan judul yang dioptimalkan untuk SEO atau memberikan dukungan pelanggan untuk produk spesifik Anda. Anda dengan teliti membimbing percakapan, memperbaiki kesalahan, dan memberikan contoh untuk mengasah kualitas jawaban dan tanggapan. Dengan mengubah thread tersebut, beserta penyesuaian yang dibuat, menjadi Custom GPT, Anda secara efektif menciptakan asisten AI yang disesuaikan dengan sempurna untuk tugas spesifik tersebut. Ini kemudian dapat dibagikan dengan rekan kerja, digunakan untuk mengotomatisasi tugas berulang, atau bahkan ditawarkan sebagai layanan kepada orang lain. Keindahan pendekatan ini terletak pada pelestarian konteks dan perilaku yang dipelajari. Custom GPT 'mengingat' interaksi sebelumnya dan menerapkan pengetahuan tersebut untuk permintaan di masa depan, menghasilkan respons yang lebih akurat dan efisien. Proses ini mencerminkan sifat interaktif dari ChatGPT, yang memungkinkan pengalaman yang jauh lebih superior dibandingkan dengan riwayat terbatas dari menyalin dan menempel.
Sebelum Anda dapat mengubah thread ChatGPT Anda menjadi Custom GPT, Anda perlu mendapatkan seluruh percakapan sebagai teks. Ini bisa dilakukan dengan beberapa cara. Salah satu opsi umum adalah menyalin seluruh thread ChatGPT Anda ke clipboard desktop Anda, dengan memilih secara manual semua teks dan menggunakan fungsi salin/tempel. Ini memastikan Anda menangkap seluruh percakapan, termasuk baik prompt Anda maupun tanggapan ChatGPT. Sangat penting untuk meninjau teks yang disalin dengan hati-hati untuk memastikan bahwa tidak ada bagian yang hilang atau format yang bisa menghambat langkah-langkah selanjutnya. Metode potensial kedua adalah menggunakan ekstensi browser yang dirancang untuk mengekspor percakapan ChatGPT. Ekstensi ini biasanya menawarkan fitur yang lebih canggih seperti penyaringan berdasarkan tanggal atau pengguna, opsi format, dan kemampuan untuk menyimpan percakapan dalam berbagai format file seperti Markdown, HTML, atau PDF. Bereksperimenlah dengan berbagai teknik ekspor untuk menemukan yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda dan memastikan Anda menangkap keseluruhan percakapan ChatGPT yang berharga untuk membuat model kustom Anda. Pilih keluaran yang memungkinkan Anda menyalin kode asli.
Setelah thread diekspor, perlu ada beberapa tingkat praproses untuk memperbaikinya agar sesuai untuk pembuatan Custom GPT. Mulailah dengan membersihkan format atau artefak yang tidak perlu seperti cap waktu atau identifikasi pengguna yang tidak relevan dengan konten inti dari percakapan. Anda ingin fokus pada prompt dan tanggapan untuk mengubahnya menjadi data pelatihan. Kemudian, analisis thread untuk pola dalam interaksi. Identifikasi prompt kunci yang mengeluarkan tanggapan yang paling relevan atau membantu dari ChatGPT, karena ini adalah yang ingin Anda prioritaskan dalam basis pengetahuan Custom GPT Anda. Jika ada contoh di mana Anda memberikan umpan balik kepada ChatGPT atau memperbaiki tanggapannya, pastikan untuk memasukkan koreksi tersebut ke dalam data pelatihan. Misalnya, jika Anda awalnya meminta ChatGPT untuk menulis posting blog tentang "mode berkelanjutan" dan harus memperbaiki outputnya dengan menambahkan lebih banyak contoh spesifik tentang merek dan bahan, maka versi modifikasi dari posting blog tersebut harus dimasukkan sebagai bagian dari data. Tujuannya adalah untuk penyajian data pelatihan yang jelas dan ringkas, dengan fokus pada elemen-elemen penting dari percakapan yang ingin Anda kejar akan keunggulan Custom GPT Anda, seperti konteks yang tepat.
Menyusun data adalah kunci untuk membangun GPT yang efektif. Kita harus membagi prompt dan tanggapan menjadi poin data yang terpisah. Setiap poin data dapat terdiri dari prompt pengguna sebagai input dan tanggapan serta output yang sesuai dari ChatGPT. Struktur yang jelas ini membantu menciptakan dataset yang terdefinisi dengan baik yang berfungsi sebagai dasar untuk melatih Custom GPT Anda. Pikirkan tentang bagaimana Anda akan mengajar seorang siswa. Anda pertama-tama menjelaskan sebuah topik, lalu memberikan contoh, dan kemudian mengajukan pertanyaan. Anda perlu mengulangi urutan ini beberapa kali untuk memastikan bahwa siswa memahami konsep tersebut. Dengan kurasi dan penyusunan yang hati-hati, Anda dapat mengubah percakapan ChatGPT Anda menjadi dataset yang terorganisir dengan baik yang akan memberikan kontribusi signifikan terhadap kinerja dan kemampuan Custom GPT pribadi Anda. Pastikan Anda mendefinisikan dengan jelas instruksi dari pengguna.
Fokuskan proses penyuntingan Anda pada mengidentifikasi interaksi kritis dalam thread ChatGPT Anda – pertukaran di mana AI benar-benar menunjukkan kemampuannya untuk memahami dan memenuhi kebutuhan spesifik Anda. Carilah bagian di mana ChatGPT memberikan jawaban yang berwawasan, menghasilkan konten kreatif, atau berhasil memecahkan masalah kompleks. Di sisi lain, identifikasi area di mana AI mengalami kesulitan, memberikan tanggapan yang salah, atau memerlukan koreksi signifikan. Untuk mencapai hasil terbaik, Anda harus mengidentifikasi semua contoh di mana Anda secara eksplisit memberikan umpan balik atau koreksi kepada ChatGPT, karena penyesuaian ini mewakili peluang belajar berharga yang harus dimasukkan ke dalam data pelatihan Custom GPT Anda. Dengan menyaring dan memprioritaskan interaksi kunci ini secara hati-hati, Anda dapat memastikan bahwa Custom GPT Anda dilatih dengan data yang paling relevan dan berkualitas tinggi.
Sekarang, pergi ke Dashboard ChatGPT utama, dan pilih menu "jelajahi" di bilah navigasi. Temukan dan Pilih opsi "buat GPT". Tindakan ini memulai proses membangun Custom GPT baru saat Anda mulai mendefinisikan asisten AI Anda. Anda akan diminta untuk memberikan nama dan deskripsi untuk Custom GPT Anda, yang akan membantu Anda dan pengguna lain di masa depan. Pilihlah nama yang mudah diingat dan deskriptif yang secara akurat mencerminkan tujuan dan kemampuan Custom GPT Anda. Deskripsi tersebut harus berupa gambaran singkat tentang penggunaan yang dimaksudkan dari Custom GPT, seperti "asisten penulisan yang mengkhususkan diri dalam menyusun konten media sosial yang menarik" atau "ahli pengkodean untuk pengembangan Python". Setelah informasi dasar, Anda akan diminta untuk mengisi basis pengetahuan GPT. Pada tahap ini, Anda dapat mengunggah thread ChatGPT asli ke dalam basis pengetahuan Custom GPT. File ini berfungsi sebagai data pelatihan untuk Custom GPT Anda, memungkinkan ia mempelajari dari interaksi dan wawasan dari thread tersebut.
Setelah mengunggah data, saatnya untuk mengonfigurasi perilaku dan kemampuan Custom GPT Anda. Ini melibatkan mendefinisikan instruksi dan pengaturan yang akan mengatur responsnya. Set instruksi yang dirancang dengan baik bertindak sebagai cetak biru untuk kepribadian dan gaya interaksi Custom GPT Anda. Tentukan rentang tugas yang harus dapat ditangani, nada khusus yang harus diadopsi (misalnya, profesional, ramah, atau humoris), dan batasan atau kendala apa pun yang harus diikuti. Misalnya, Anda dapat memberi instruksi kepada Custom GPT medis Anda untuk memberikan saran medis umum tetapi menyarankan pengguna untuk berkonsultasi dengan profesional kesehatan yang berkualifikasi untuk kekhawatiran medis tertentu. Selain itu, Anda dapat mendefinisikan fungsionalitas mana yang harus diaktifkan atau dinonaktifkan untuk Custom GPT Anda, seperti kemampuan untuk menjelajahi web, menghasilkan gambar, dan menulis kode.
Instruksi adalah kunci untuk membuat Custom GPT Anda memberikan respons terbaik yang sesuai dengan kebutuhan Anda. Instruksi harus mengikuti pedoman tertentu agar GPT dapat mengikuti, nada, panjang tanggapan, dan keahlian dalam subjek. Selain itu, mereka juga dapat berisi beberapa batasan negatif, mencantumkan hal-hal yang tidak boleh dilakukannya. Di sinilah semua pengetahuan Anda dari percakapan yang Anda lakukan dengan ChatGPT berperan. Anda ingin memberikan bot persona dan deskripsi tentang apa tugasnya dan bagaimana ia harus berinteraksi dengan pengguna. Jadilah jelas dan ringkas saat menulis instruksi untuk Custom GPT Anda, menggunakan bahasa sederhana dan menghindari jargon. Ini akan memastikan Custom GPT Anda berfungsi dengan baik sesuai dengan visi Anda.
Setelah membuat Custom GPT Anda, langkah terakhir adalah menguji kinerjanya secara ketat dan menyempurnakan perilakunya berdasarkan umpan balik. Mulailah dengan mengajukan berbagai prompt, mensimulasikan jenis pertanyaan yang biasanya diajukan pengguna, untuk menilai kemampuannya untuk memahami dan merespon dengan benar. Evaluasi akurasi, kejelasan, dan relevansi responsnya, sambil memperhatikan kemungkinan bias, kesalahan, atau inkonsistensi. Dokumentasikan semua pengamatan dan wawasan Anda. Jika Custom GPT masih menunjukkan perilaku yang tidak diinginkan dan respons yang kurang optimal, mungkin perlu untuk menyempurnakan set instruksi, menambahkan data pelatihan baru, atau menggunakan pendekatan berbeda untuk menyempurnakan kinerjanya.
Setelah Anda puas dengan kinerja Custom GPT Anda, Anda dapat membagikannya kepada orang lain untuk digunakan dan kolaborasi. Bergantung pada platform, Anda mungkin memiliki beberapa opsi untuk membagikan Custom GPT Anda, seperti membuatnya tersedia untuk umum, membagikannya dengan pengguna atau grup tertentu, atau menyematkannya ke dalam aplikasi atau situs web lainnya. Dengan membagikan Custom GPT Anda, Anda dapat memanfaatkan pengetahuan dan kebijaksanaan kolektif tim Anda untuk lebih meningkatkan kinerjanya dan memperluas kemampuannya. Pendekatan kolaboratif ini dalam pengembangan AI dapat mengarah pada penciptaan asisten AI yang semakin kuat dan serbaguna, yang menguntungkan tim dan organisasi di berbagai bidang.
