Entwicklung eines Custom-GPT auf OpenAI.com: Ein kurzer Leitfaden zur Erstellung persönlicher KI-Assistenten

Die künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte gemacht, insbesondere im Bereich des Natural Language Processing (NLP). Eines der herausragenden Produkte dieser Entwicklungen ist das Generative Pre-trained Transformer (GPT) Modell von OpenAI. Dieser Blogbeitrag erläutert den Vorgang und illustriert, wie spezialisierte KI-Assistenten z.B. für den Einsatz im Marketing einer Firma entworfen und implementiert werden.

CustomGPT auf OpenAI.com

Schritt 1: Verständnis der Grundlagen und Start

Vor der Erstellung eines eigenen GPT ist es wichtig, ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise und der zugrundeliegenden Technologie zu erlangen. GPTs sind Modelle, die auf grossen Datenmengen vortrainiert wurden und die Fähigkeit besitzen, Text in einer Weise zu erzeugen oder zu verstehen, die der menschlichen Kommunikation ähnelt. Um anzufangen, braucht man nur einen ChatGPT-Plus Zugang (20$ pro Monat). Anschliessend klickt man oben Links im Hauptmenü auf chat.openai.com auf «GPTs erkunden» und dann auf «GPT erstellen». Dann kann es losgehen. Ein neuer GPT wird selbst mithilfe eines Chatbots «programmiert», der den Nutzer Schritt für Schritt durch den Prozess führt.

Schritt 2: Auswahl und Vorbereitung der Daten

Die Leistungsfähigkeit eines spezifischen GPT-Modells hängt natürlich von der Qualität und Relevanz der Daten ab, mit denen es trainiert wird. Für die Erstellung eines Firmen-Marketing-Assistenten können z.B. Daten der eigenen Website verwendet werden. Diese sind umfangreich, entsprechen der Corporate Identity und da diese ohnehin öffentlich zugänglich sind, sollten sie kein Sicherheitsrisiko bzgl. Speicherung bei OpenAI darstellen. Dennoch bieten sie dem Modell viel «Futter», um die Produkte, Geschichte, sonstige Unternehmensinformationen und vor allem die Tonalität der Sprache korrekt zu lernen. Aber auch andere Daten wie Unternehmenspräsentationen, Geschäftsberichte etc. könnten verwendet werden.

Die ausgewählten Daten bilden die Grundlage für die weitere Verwendung. Hierbei ist aber das erwähnte Risiko der Datenspeicherung (!) zu beachten.

Schritt 3: Training und Feinabstimmung

Nach der Vorbereitung der Daten erfolgt das Training des Modells auf der OpenAI-Plattform. Dieser Prozess beinhaltet die Feinabstimmung eines vortrainierten GPT-Modells mit den spezifisch ausgewählten Daten. ChatGPT stellt dem Benutzer in diesem Schritt konkrete Fragen. Zunächst möchte es wissen, was es können soll, was seine Aufgaben sind und mit welchen Daten es arbeiten soll. Dann folgt die Feinabstimmung. Es fragt z.B., was es hervorheben oder vermeiden soll, welche Themen, Bereiche etc. besonders wichtig sind und auch, wie die Tonalität sein soll. Während des Trainingsprozesses ist es wichtig, die Leistung des Modells kontinuierlich zu überwachen und gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen, um die gewünschte Genauigkeit und Effizienz zu erreichen. Dazu gibt es neben dem Trainingsfenster auf der linken Seite ein Chatfenster, mit dem man den neuen GPT immer wieder testen kann - so lange, bis man zufrieden ist.

Schritt 4: Deployment und Gebrauch

Im letzten Schritt heisst es speichern und entscheiden, ob der GPT privat oder öffentlich ist und fertig. So schnell geht das. Für den Gebrauch für Marketing-Mitarbeitende direkt auf der OpenAI-Plattform ist der CustomGPT an dieser Stelle bereits fertiggestellt.

Möchte man noch einen Schritt weiter gehen, kann ein Modell nachdem es erfolgreich trainiert und optimiert wurde, auch in eine gewünschte Umgebung wie z.B. eine Website integriert werden, so dass es für alle User zur Verfügung steht (nicht kostenfrei). Dies würde dann Sinn machen, wenn man den Custom-GPT bspw. für Kunden entwickelt hat, um sich auf der Website besser zurechtzufinden. Dieses Vorgehen beinhaltet technische Schritte wie die Einrichtung von APIs, Sicherheitsmassnahmen und Benutzeroberflächen, um eine nahtlose und benutzerfreundliche Erfahrung zu gewährleisten.

Fazit

Die Erstellung eines eigenen GPT auf der Plattform OpenAI.com erfordert zwar das Verständnis der Technologie sowie eine sorgfältige Vorbereitung und Auswahl der Daten, jedoch (zumindest bis und mit Schritt 3) keinerlei Programmierkenntnisse. Das macht CustomGPTs zu einem einfachen, aber sehr effektiven Tool. Sehr wichtig ist aber der Datenschutz. Es ist empfehlenswert, darauf zu verzichten unternehmensinterne Daten in CustomGPTs zu verwenden. Besser ist es, das Modell mit öffentlichen Daten auf eine konkrete Tätigkeit zu spezialisieren.

Durch die Anwendung der beschriebenen Schritte kann so jeder ein spezialisiertes GPT-Modell erstellen, das auf individuelle Bedürfnisse und Anforderungen zugeschnitten ist. Und dabei sind der Kreativität kaum Grenzen gesetzt.

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Dieser Artikel wurde im Rahmen des CAS Digital Product Lead am Institute for Digital Business der Hochschule für Wirtschaft Zürich geschrieben.