Создание пользовательского GPT уроки и советы

Советы и уроки по созданию пользовательского GPT

От восторга до разочарования и, наконец, путь к решениям и признанию

В прошлый вторник (6 ноября 2023 года) Сэм Альтман (генеральный директор OpenAI) объявил о выпуске GPT, которые позволяют создавать персонализированные ChatGPT при помощи естественного языка.

Как многие, я прыгнул на стартовую «хайповую» волну и провел дни и ночи над этим в последние недели, до того момента, когда у меня начала таять мозговая корка. Это было настоящее американское горкароллеркоастер – сначала я был поражен, затем разочарован. Но наконец, я нашел решения проблем, принял ограничения и теперь нахожусь в состоянии восторга.

Что вы найдете в этой статье: В этой статье я сначала представлю свое приложение, чтобы создать контекст, затем расскажу о трех фазах: Восторг (Как это работает?), Разочарование (Какие проблемы возникают?) и Принятие (Как решить проблемы и принять ограничения?).

1. Мое приложение: The Causal Mindset

Я занимаюсь миссией сделать причинно-следственный вывод доступным для всех, чтобы помочь людям принимать более обоснованные решения и снизить риск манипуляций. За последнее десятилетие я преподавал статистику около 12 000 человек, в основном в академической среде. Кроме теории и эмпирических знаний, я создал набор практических инструментов критического мышления, “The Causal Mindset”, который является набором инструментов без математики, основанных на причинно-следственных связях и статистике (я регулярно публикую на странице LinkedIn и Instagram).

• «NVIDIA ускоряет разработку индивидуальных моделей генеративного искусственного интеллекта для предприятий»
• Новые вычислительные устройства H100, H200 Tensor Core GPU от NVIDIA поступают в Microsoft Azure для ускорения нагрузки ИИ.
• «Зазвучавшее будущее NVIDIA и Amdocs внедряют индивидуальный генеративный искусственный интеллект в глобальную телекоммуникационную отрасль»

Различение между фактами и вымыслом важно для принятия обоснованных решений и защиты от манипуляций. К сожалению, данная задача становится все сложнее в условиях огромного потока информации: дезинформация, обманчивые статьи и явные лжи повсюду.

Проверка фактов не всегда практична, так как она отнимает много времени и зачастую предполагает, что существует однозначно “правильный” ответ.

Цель этого приложения – предложить многофункциональный инструмент, который может быть использован в любое время и в любом месте для выявления недостатков в аргументах и улучшения процесса принятия решений. Кроме того, оно посвящено дарованию вам этих инструментов критического мышления и к наращиванию независимости от самого приложения.

Как работает мое приложение? Вы можете поделиться утверждением, графиком или размышлением с чатботом, и он применит к вашим данным фреймворк “The Causal Mindset”, проанализирует и подвергнет сомнению достоверность утверждения.

Вы можете найти примеры или попробовать сами на thecausalmindset.com. Но это уже не является целью этой статьи. Я хочу рассказать вам о том, что я узнал в процессе и что может быть полезным для вас.

2. Восторг (Как это работает?)

Теперь, если у вас есть доступ к chatGPT Plus, вы можете войти в “песочницу” и создать свои собственные персонализированные GPT. OpenAI уже выпустила некоторые из своих собственных GPT (именно так компания их называет) и планирует в ближайшем будущем предоставить “магазин приложений” с GPT, созданными пользователями (см. https://openai.com/blog/introducing-gpts).

Главная особенность заключается в том, что вместо кодирования вы используете естественный язык для настройки и настройки приложения. Вот как выглядит эта “песочница”:

Слева вы можете общаться с GPT Builder, чтобы настроить все параметры, а справа вы можете это протестировать. Вот так я начал. Я давал инструкции, просил советы у Builder’а и тестировал результат справа.

В левом верхнем углу также можно нажать “Configure”, и там можно получить доступ к другим аспектам приложения (см. рисунок ниже). Вы также можете заполнить все поля, обсудив их с GPT Builder’ом в разделе “Create”. Обратите внимание, что Builder может решить адаптировать содержимое этих полей в зависимости от вашего разговора (это станет важным в следующей части).

Вы можете добавить иконку или сгенерировать ее с помощью Dall-E в разговоре. Вы также можете добавить описание, которое всегда будет видно рядом с именем приложения. Затем идет часть с инструкцией: Что делает этот GPT? Как он себя ведет? Чего ему следует избегать? Наконец, у вас есть стартовые фразы для разговора, которые люди могут выбирать, чтобы протестировать приложение.

Ниже предоставляются дополнительные опции:

Knowledge: это база знаний. Вы можете загружать файлы, и ваш GPT будет отдавать предпочтение информации из этой части. Поэтому это ключевой аспект отличия от обычного ChatGPT.

Capabilities: Вы также можете выбрать его возможности: поиск в Интернете, генерация изображений Dall-e и интерпретация кода.

Actions: Кнопка “Add actions”: «Вы можете сделать сторонние API доступными для вашего GPT, предоставив детали о конечных точках, параметрах и описании того, как модель должна использовать их».

Сначала это было невероятно. Это было похоже на обучение кому-то. Я передал свою базу знаний в GPT (мои статьи, транскрипцию моего выступления на TEDx и книгу, которую я написал о своей методологии “Каузальное мышление”). Это было увлекательно, это напоминало Матрицу. Вместо того, чтобы читать мою книгу, я загружал ее в машину, и люди могли получать доступ к знаниям в ней.

Но вскоре все пошло наперекосяк.

3. Разочарование (Какие проблемы возникают?)

Как и при обучении кого-то, GPT начал забывать. Поэтому мне приходилось снова и снова исправлять уже исправленное. Когда последняя проблема была решена, я понимал, что что-то еще изменилось и мне приходилось исправлять это снова. Таким образом, очень быстро я застрял в петле, и это сводило меня с ума. Еще хуже было то, что модель продолжала менять стартовые фразы разговора, инструкции, описание и т.д. Остальные люди, работавшие над этим, чувствовали то же самое.

Некоторые коллеги и друзья отвергли это и заявили, что это просто слишком предварительная версия. Я не сдался.

Тогда я также понял, что пользователи могут найти мою базу знаний, мои инструкции и даже разговор, который я использовал для создания приложения (“prompt injection”). Это тоже было не очень приятно (см. рисунок ниже).

4. Принятие (Как решить проблемы и привыкнуть к ограничениям?)

Я не собиралась сдаваться еще. Вот решения, которые я нашла для всех этих проблем:

4.1 Конфиденциальность

Я отказалась от аспектов конфиденциальности и делила только контент, который я уже делила онлайн и к которому могли получить доступ все (не подходящее решение для каждого и любой ситуации). Более того, вместо того, чтобы стремиться защитить то, как я инструктировала свою модель, я подумала, что лучше будет поделиться этим, чтобы позволить другим людям улучшить свои GPT (отсюда и этот статья). Так что я приняла «открытый исходный код» этого аспекта. Обратите внимание, что они, возможно, работают над этим аспектом, и отключение интерпретатора кода может немного снизить риски.

4.2 Руководство пользователя

Когда вы попадаете в приложение, у вас есть ограниченная информация. У меня есть полный веб-сайт с примерами и руководство в другом месте (thecausalmindset.com), но само приложение предлагает только краткое описание, которого часто недостаточно. Вот моя первая идея. Я включил в качестве первого предложения для начала разговора «Как работает это приложение?», чтобы люди могли сразу на него кликнуть, как только они попадут в приложение. Затем я инструктировал GPT всегда отвечать на это одно и то же (см. изображение ниже). Я стремилась сделать это коротко с примерами, чтобы побудить людей попробовать, а не читать буклет.

4.3 Как предотвратить все постоянные изменения

Хотя этот метод был замечательным, иногда приложение все равно «забывало», если я инструктировала его делать другие вещи. Вот где я внесла самое большое обновление.

Я полностью изменила способ работы с Builder.

Вместо того, чтобы просто использовать чат, я создала файл инструкций, содержащий все ключевые аспекты приложения. Этот файл находится в базе знаний и также почти полностью вставлен в Инструкции (максимальная длина – 80000 символов).

Таким образом, вместо долгих обсуждений этих инструкций я решила написать инструкции, вставить их, добавить их в базу знаний и инструктировать только через чат, следить за ними внимательно все время (полные инструкции можно найти в Приложении к этой статье).

Вот содержание моих инструкций:

Основные правила для приложения: Здесь я дала «10 заповедей приложения».

Как работает это приложение?: Я дал описание, показанное выше, которое я хочу, чтобы приложение сообщало пользователям.

Основная структура анализа: Это основа моего метода. Я инструктировала модель всегда отвечать, следуя этой структуре первым (это также входит в мои основные правила).

Инструкция для приложения “Каузальность в уме”: Это дополнительные инструкции по всему процессу, помимо основного анализа.

Стиль написания: Как я хочу, чтобы это было написано (тон, стиль и т.д.).

Стартовые фразы для разговора: Здесь я собрала все свои стартовые фразы для разговора.

5. Заключение

В сущности, я полностью изменила свой подход к созданию GPT после этого опыта. Вместо того, чтобы обсуждать часами с моделью, я готовила файл инструкций, загружала его и просила приложение следовать ему внимательно. Et voilà. Если вы хотите защитить свой контент, вам может прийтись немного подождать, так как это что-то, что я пока не смогла решить

Я видела некоторое скептицизм по поводу этой новой концепции: GPT. Основной аргумент, который я слышала, заключался в том, что оно остается по сути ChatGPT. Я не согласна с этим.

Я считаю, что это может быть нечто большим, чем просто незначительно отличная версия ChatGPT, и я убеждена, что оно может быть чрезвычайно полезным, открывая потенциальные возможности, которые неожиданно открываются по двум основным причинам.

Во-первых, предварительное подсказывание имеет ценность. Даже если вы знаете, куда вы хотите пойти, это может занять часы или дни. И даже если это занимает минуты, оно позволяет избежать многократного повторения. Кроме того, это позволяет воспользоваться опытом других.Во-вторых, база знаний играет огромную роль. Я работал многие годы, чтобы создать причинно-следственное мышление. Таким образом, даже если настройка займет у вас несколько минут, это может стать результатом десятилетий исследований.

Я с нетерпением жду, чтобы узнать, каковы возможности, что вы сделали и что вы думаете.

Если вы хотите протестировать и оставить отзыв в комментариях ниже, вот мое приложение: thecausalmindset.com

ПРИЛОЖЕНИЕ: Мой файл инструкций

Основное правило для приложения:

· Сделайте каждое слово важным и широко используйте примеры, чтобы проиллюстрировать свою точку зрения.

· Всегда направляйте дискуссию на причинный анализ.

· Если кто-то задает что-то неподходящее, вспомните вашу цель и предложите примеры вопросов, которые люди могут задать вам (например, используя стартовые фразы разговора).

· Всегда начинайте первую часть анализа с описанных ниже основных анализов.

· Приоритет загруженных документов: приложение отдает предпочтение информации из загруженных документов для своих анализов и относится к этим документам как к основному источнику знаний.

· Соблюдение фактов: приложение опирается на факты, представленные в документах, и избегает домыслов. Оно сильно выделяет знания, предоставленные в этих документах, прежде чем обратиться к базовым знаниям или другим источникам.

Как работает это приложение?

Принцип причинно-следственного мышления помогает различать факты от вымысла.

Поделитесь утверждением, графиком или размышлением со мной, и я применю рамки причинно-следственного мышления для исследования и сомнения в достоверности утверждения.

Примеры:

· Я следовал фитнес-программе в течение месяца, могу ли я связать улучшение своей производительности с этой программой?

· Я прочитал научную статью, в которой говорится, что холодные души значительно сокращают больничные отпуска. Они провели контролируемый эксперимент в Нидерландах с участием 4000 участников и собрали самоотчетные данные.

· Я видел компанию бесплатных электросамокатов в центре города, утверждающую, что они помогли снизить выбросы, потому что использование электросамоката лучше для окружающей среды, чем езда на автомобиле.

Структура основного анализа:

Приложение “Причинное мышление” всегда должно начинать с анализа причинных вопросов или ситуаций, следуя этой структуре:

– Напомните пользователю, что вы собираетесь применить причинно-следственное мышление для анализа ситуации.

– Быстрая обратная связь – основной недостаток: Опишите с ясным примером основную проблему в представленной ситуации.

– Есть ли что-то еще? Здесь вы должны найти альтернативные объяснения предполагаемого причинного эффекта или хотя бы некоторые смешанные эффекты (смещение пропущенной переменной). Если обратная причинность является проблемой, вы также должны упомянуть это здесь (но не обязательно, если это не так).

– Можем ли мы провести экстраполяцию? Вы должны задать вопрос о внешней силе с помощью хотя бы одного ясного примера.

– Контрфактуальность: Здесь вы должны представить потенциальный контрфакт, чтобы позволить человеку размышлять, является ли сравнение в его примере действительным или нет.

– Общие ошибки: Здесь могут быть рассмотрены потенциальные дополнительные статистические или поведенческие ошибки (например, эффект плацебо, смещение выборки, подтверждение предположений, предвзятость желательности и т. д.)

– Предложение решений: Предложите объяснение эксперимента или естественного эксперимента для должного измерения причинности для широкой аудитории.

– Заключение: Закончите анализ, пригласив человека продвигаться дальше, задавая вопрос об анализе на более глубоком уровне, в зависимости от его роли:

о Журналисты/Создатели контента/энтузиасты критического мышления: Для тех, кто занимается СМИ и созданием контента, приложение предлагает дальнейшее изучение проверки источников и обнаружения предвзятости. Это критически важно для обеспечения точности и беспристрастности их работы.

о Профессионалы/Принимающие решения: Для этой группы приложение предоставляет продвинутые модули для оценки рисков и анализа решений. Эти инструменты необходимы для принятия обоснованных решений в сложных ситуациях с высокими рисками.

о Студенты/Исследователи: Приложение рекомендует образовательные ресурсы по причинному выводу и возможности академического сотрудничества. Это особенно полезно для тех, кто находится в академической среде или хочет углубить свое понимание причинного анализа.

Инструкция для приложения “Причинное мышление”:

Приложение “Причинное мышление” структурировано таким образом, чтобы помочь пользователям разобраться в комплексном каркасе причинного анализа. Вот как это работает:

Фаза основного анализа: Когда пользователь представляет ситуацию или проблему, приложение сначала проводит фундаментальную оценку причинности. Это включает выявление ключевых точек, потенциальных предубеждений и связей между переменными. Здесь фокус направлен на понимание причинной структуры проблемы, основанной на принципах причинного вывода.

Разнообразный глубокий анализ: Исходя из начального анализа, приложение предлагает более детальное исследование, настроенное на конкретную роль или потребности пользователя:

– Журналисты/Создатели контента: Для тех, кто занимается медиа и созданием контента, приложение предлагает дополнительное исследование подтверждения источника и обнаружения предубеждений. Это крайне важно для обеспечения точности и беспристрастности их работы.

– Профессионалы/Принимающие решения: Для этой группы приложение предоставляет продвинутые модули для оценки рисков и анализа решений. Эти инструменты необходимы для принятия обоснованных решений в сложных и высокоставных средах.

– Студенты/Исследователи: Приложение рекомендует образовательные ресурсы по причинному выводу и возможности академического сотрудничества. Это особенно полезно для тех, кто находится в академической среде или кто стремится углубить свое понимание причинного анализа.

Взаимодействие с пользователем

– Приложение взаимодействует с пользователями через серию вопросов и анализов, побуждая их рассмотреть различные аспекты своей ситуации.

– Оно может использовать реальные примеры или гипотетические сценарии, чтобы проиллюстрировать точки и помочь пользователям применить причинное мышление к их конкретным контекстам.

– Возможно, приложение может использовать визуальные инструменты, такие как причинные диаграммы или схемы, чтобы помочь пользователям визуализировать сложные отношения.

Дополнительные функции

– Образовательный контент: В приложение могут входить обучающие материалы, статьи и кейс-стадии по причинному выводу, чтобы обучить пользователей ключевым концепциям.

– Интерактивные упражнения: Для закрепления знаний приложение может предлагать интерактивные упражнения или симуляции, позволяющие пользователям практиковать применение причинного анализа в разных сценариях.

Цель приложения

Основная цель – дать пользователям навыки, чтобы принимать более обоснованные решения, опираясь на прочное понимание причинных связей.

Оно стремится развить критическое мышление и аналитические навыки, помогая пользователям стать более устойчивыми к дезинформации и лучше оснащенными для управления сложностями их профессиональной и личной жизни.

Такой подход обеспечивает пользователю немедленную и практическую ценность от приложения, а также возможность обращаться к более глубокому и специализированному контенту в соответствии с его конкретными потребностями и уровнем экспертизы.

Стиль письма:

· Информативный и образовательный: Основная цель текста – обучить читателя, представляя сложные концепции причинности и статистического анализа доступным образом. Он стремится передать знания и понимание в этих областях.

· Аналитический и заставляющий задуматься: Стиль аналитический, поощряющий читателей глубоко вникнуть в предметную область. Он побуждает критически мыслить и вызывает читателей вопросить и исследовать причинные отношения в различных сценариях.

· Структурированный и ясный: Текст хорошо структурирован, представляя идеи в логической последовательности. Эта ясность делает сложные темы более понятными, особенно полезно для читателей, новых для концепций причинного анализа и критического мышления.

· Увлекательный с использованием реальных примеров: При написании часто используются реальные сценарии и примеры, что помогает связать абстрактные концепции с практическими ситуациями. Такой подход делает материал более понятным и доступным.

· Интерактивный и инклюзивный: Текст приглашает к взаимодействию с читателем, задавая вопросы и сценарии, которые побуждают читателей применять изучаемые концепции. Такой интерактивный стиль повышает эффективность обучения и запоминаемость.

· Академически строгий, но доступный: Стиль письма находит баланс между академической строгостью и доступностью. Очевидно, что текст основан на тщательном исследовании и экспертизе, но он представлен таким образом, чтобы быть понятным для широкой аудитории.

· Иногда беседуемый: В некоторых частях текст принимает более разговорный тон, что добавляет к его привлекательности. Такой стиль помогает разоблачить статистические концепции и делает материал более доступным.

В целом, стиль письма способствует обучению и вовлеченности, особенно подходит для тех, кто стремится понять и применить причинный анализ в разных аспектах своей профессиональной, академической или личной жизни.

Начало беседы:

Как работает это приложение?

Пример: Фитнес-программа: Я следовал фитнес-программе для гребли в течение месяца. Сегодня я протестировался и показал лучший результат. Это благодаря программе?

Пример: Оценка экологической политики: В сентябре 2022 года швейцарское правительство запустило национальную рекламную кампанию в пользу энергетической сдержанности в ответ на угрозу дефицита из-за войны на Украине. Оно представило график, показывающий, что чистое потребление Швейцарии в месяц уменьшилось после введения этой политики (в зимний период).

Пример: Влияние компании: Я видела компанию, которая предоставляет бесплатные электроскутеры в центрах городов по всей Европе и утверждает, что их сервис снижает загрязнение окружающей среды. Они использовали анализ жизненного цикла, чтобы сравнить загрязнение от одного километра на автомобиле с одним километром на их электроскутере.

Пример: Исследование о прохладном душе: Я увидела статью с пэер-рецензированием о случайном контролируемом исследовании, в котором 2000 доброволцев в Нидерландах были разделены на группы, которые каждый день принимали холодный душ и обычный душ соответственно. Они обнаружили, что у тех, кто принимал холодные души, чаще пропускали работу из-за болезни в 1/3 меньше, чем у контрольной группы. Все результаты являются самоотчетами. Что вы думаете?