GPTs Schritt für Schritt

GPTs haben dazu geführt, dass OpenAI derzeit keine Pro-Lizenzen für ChatGPT vergibt. Sie sind Voraussetzung dafür, eigene GPTs zu erstellen. Der Ansturm auf diese ist so groß, dass es zu Beeinträchtigungen der Performance für alle Pro-Nutzer*innen kommen könnte. Deshalb führt der Weg zur Pro-Lizenz aktuell wieder über die Warteliste.

Doch was sind diese GPTs?

GPTs bestehen aus Prompts, die ihre Aufgabe spezifizieren. Wir können sie uns als erweiterte Custom Instructions vorstellen, also die Vorgaben, die wir in unserem persönlichen Profil hinterlegen können, um beim Prompten nicht immer wieder Informationen über uns selbst eingeben zu müssen und Erwartungen an den Output von ChatGPT zu formulieren. Im Fall von GPTs haben wir nicht nur zwei Eingabefelder, sondern einen interaktiven Prozess, in dem wir gefragt werden, welche Art von GPT wir bauen möchten, wie es heißen und aussehen soll und in welchem Kontext es genutzt wird. In diesem Prozess können wir auch Informationen hochladen und andere Applikationen über Schnittstellen einbinden. Am Ende haben wir eine erste Fassung unseres eigenen GPTs, die wir testen und optimieren können. 

Die Basis der GPTs

Wir wollen uns nun ansehen, wie wir selbst ein solches GPT erschaffen können:

• Melde dich bei ChatGPT an – eine Pro-Lizenz ist Voraussetzung dafür, dass du die folgenden Schritte ausführen kannst
• Klicke auf Explore, um das Fenster MyGPTs zu öffnen. Du siehst nun die von dir erstellten (My GPTs), verwendeten (Recently Used) und von OpenAI bereitgestellten GPTs (Made by OpenAI)

• Klicke auf „Create a GPT“. Du hast nun ein zweigeteilten Screen, in dem links die Interaktion mit dem Assistenten zum Erstellen deines GPTs stattfindet und in dem du rechts die Ergebnisse der Interaktion bzw. eine Vorschau deines künftigen GPTs siehst.

• Beantworte die Frage, was für ein GPT du erstellen möchtest, indem du eine Beschreibung eingibst. Wir haben folgende Beschreibung geliefert:
  I want to create a Use Case Builder. This GPT will help companies identify the generative AI use cases that will immediately improve their productivity. I want the GPT to focus on use cases for departments that all companies have. Examples include marketing, sales, HR, finance, and service. There will be no industry focus.
• Der GPT Builder verarbeitet die Information und schlägt einen Namen für das GPT vor. Du kannst ihn bestätigen, indem du schreibst, dass er dir gefällt, oder Feedback geben, sodass der GPT Builder einen neuen Vorschlag macht. Alternativ kannst du auch festlegen, wie dein GPT heißen soll.

Interessant ist auch ein Blick in das rechte Fenster. Dort sehen wir schon, dass die Information über das GPT auf Basis unserer Eingaben aktualisiert wird.

• Der GPT Builder schlägt ein Profilbild vor. Du kannst ihn bestätigen, indem du schreibst, dass es dir gefällt, oder Feedback geben, um eine neue Version zu erhalten.

In unserem Fall tritt eine erste Schwäche des GPT Builders zutage. Er kann es manchmal nicht abwarten und überspringt einen Schritt. Eigentlich fragt er danach, ob wir mit dem Profilbild einverstanden sind, wartet aber die Antwort nicht ab, sondern macht schon mal weiter. Am besten ist es, ihn darauf hinzuweisen und erst mal die erste Frage zu beantworten.

• Der GPT Builder möchte nun den Kontext des GPTs definieren und stellt Fragen dazu, von wem das GPT genutzt wird und worauf es bei der Unterstützung der Nutzer*innen fokussieren soll. Da die GPTs dazu neigen, vorschnell lange Antworten zu geben, die gar nicht passen, schreiben wir dort immer hin, dass es keine Annahmen treffen, sondern nachfragen soll.

Danach ist unser GPT bereit für erste Tests. Die sind dringend nötig, da die GPTs manchmal die Vorgaben ignorieren. Wenn wir sie während des Testens wiederholen, hilft das.

GPTs mit Dateien erweitern

Während des interaktiven Prozesses, den wir schon kennengelernt haben, können wir in unser eigenes GPT Dateien einfügen und auch Anweisungen dazu geben, wie diese Dateien zu lesen bzw. zu verarbeiten sind.

Hier ist allerdings Vorsicht geboten. Es gibt Berichte, dass Nutzer*innen die Dokumente herunterladen konnten, wenn sie geschickt gepromptet haben. Und selbst wenn das nicht gelingt, kann der Inhalt eines Dokuments direkt abgefragt werden. Deshalb empfehlen wir, nichts in die GPTs zu laden, was nicht nach draußen darf. Wenn es sich um Whitepapers handelt, die auch anderweitig bereitgestellt werden, sind Dokumente eine gute Möglichkeit, das eigene GPT zu instruieren.

GPTs weiterentwickeln

Alles, was der GPT Builder über unser GPT erfahren hat, können wir auf dem Tab Configure sehen und ändern.

Vielleicht sind dir im Preview die Fragen oberhalb des Eingabefeldes aufgefallen. Du findest sie hier und kannst sie bearbeiten:

• Klicke auf das Kreuz, wenn du einen Eingabevorschlag löschen möchtest
• Klicke in einen Text, um diesen zu ändern
• Gib im leeren Feld einen neuen Text ein, um einen Eingabevorschlag zu erstellen

Darunter siehst du die hochgeladenen Dateien und die Funktionen von GPT, die in deinem GPT aktiv sind. Der GPT Builder geht davon aus, dass du alle Funktionen bereitstellen möchtest. Falls nicht, kannst du sie deaktivieren.

Ganz unten gibt es eine wichtige Einstellung, die sich unter Additional Settings versteckt. Dort kannst du durch Deaktivieren der Checkbox festlegen, dass die Ein- und Ausgaben in deinem GPT nicht zum Training des Sprachmodells verwendet werden sollen. Wir empfehlen nicht grundsätzlich, dieses Häkchen zu entfernen. Denn wenn das Sprachmodell mit deinem GPT trainiert wird, wird es auf diesem Gebiet besser. Das ist nicht unbedingt zu deinem Nachteil.

… und Action

Was wir übersprungen haben, sind die Actions. Dort kannst du über Schnittstellen beliebige Funktionen in dein GPT einbinden. Wenn du Zugriff auf eine öffentliche Schnittstelle hast, kannst du sie hier direkt integrieren. Für andere APIs sind Programmierkenntnisse notwendig, wenn es nicht bei den wenigen Aktionen bleiben soll, die der GPT Builder momentan anbietet. Falls du dein GPT mit derartigen Funktionen ausstatten möchtest, empfehlen wir mit der Assistant API von OpenAI zu arbeiten.

GPTs teilen

Noch können wir eigene GPTs entweder für uns selbst nutzen oder den Link weiterreichen, um sie anderen zur Verfügung zu stellen. Doch das wird sich in Kürze ändern. OpenAI hat drei Distributionswege angekündigt:

• I, me and myself – wir behalten das GPT für uns
• Enterprise GPTs – diese können von Kunden der Enterprise-Lizenz unternehmensintern bereitgestellt werden
• GPTs im GPT Store – in Kürze wird es einen Store geben, in den wir unsere GPTs hochladen und allen anderen Nutzer*innen bereitstellen können

Die Auswahl der Distributionswege ist auch schon möglich, wenn du das Save-Dropdown-Menü öffnest. Je nachdem, ob dein Konto Bestandteil eines Enterprise-Plans ist oder nicht, hast du verschiedene Auswahlmöglichkeiten.

Nach dem Speichern wird der Link generiert, den wir mit denjenigen teilen können, die Zugriff auf unser GPT haben sollen.

Meilenstein oder Hype?

GPTs sind ein großes Versprechen für die Zukunft. In der Gegenwart gibt es noch Herausforderungen: 

• UX: Mit einem Chatbot zu interagieren ist kein Benutzererlebnis, das in jedem Nutzungskontext sinnvoll ist 
• Geschwindigkeit: Da die GPTs jede Anweisung in Python-Code übersetzen, benötigen sie ein Vielfaches an Zeit für die Beantwortung von Fragen gegenüber ChatGPT
• Sicherheit: GPTs, die eine Benutzer-Authentifizierung benötigen, senden diese sensiblen Daten an OpenAI
• Integration: GPTs können nicht in andere Interaktionen (Applikationen) eingebunden werden und stehen damit außerhalb der Arbeitsprozesse

Um das allgemeine Sprachmodell mit einigen wenigen Prompts für spezifische Themen zu trainieren, ist der GPT Builder ein hervorragendes Werkzeug. Der Output - die spezialisierten GPTs - wird auch in dieser Form schon zu einem Produktivitätsschub führen. Und da das Konzept der GPTs in jeden Assistenten integriert werden kann, der entwickelt wird, werden wir sehr bald eine Fülle kreativer Lösungen sehen, die wir uns schon immer gewünscht haben.