GPTs: Maßgeschneiderte ChatGPT-Versionen
(openai.com)- OpenAI hat maßgeschneiderte ChatGPTs namens GPTs eingeführt, die sich für bestimmte Zwecke erstellen und teilen lassen, um wiederkehrende Aufgaben im Alltag, bei der Arbeit und zu Hause zu personalisieren
- GPTs werden ohne Programmierung im Gespräch erstellt und durch die Kombination von Funktionen wie Anweisungen, zusätzlichem Wissen, Websuche, Bildgenerierung und Datenanalyse konfiguriert
- Nutzer von ChatGPT Plus und Enterprise können Beispiel-GPTs wie Canva und Zapier AI Actions sofort ausprobieren; OpenAI plant, die Verfügbarkeit auf mehr Nutzer auszuweiten
- Der GPT Store soll Ende dieses Monats starten und GPTs verifizierter Builder über Suche, Rankings und Kategorie-Empfehlungen sichtbar machen; später soll auch eine nutzungsbasierte Monetarisierung unterstützt werden
- Entwickler können APIs anbinden, um GPTs zu erstellen, die externe Daten und reale Aufgaben verarbeiten, und Enterprise-Kunden können interne GPTs nur für ihr Unternehmen bereitstellen, wobei Gespräche nicht zur Modellverbesserung verwendet werden
Mit GPTs maßgeschneiderte ChatGPTs erstellen
- GPTs sind maßgeschneiderte Versionen von ChatGPT, die für bestimmte Zwecke entwickelt wurden
- Nutzer können GPTs für den persönlichen Gebrauch, für den internen Einsatz im Unternehmen oder zum öffentlichen Teilen erstellen
- Beispiele für Anwendungsfälle:
- Regeln für Brettspiele lernen
- Hilfe beim Unterrichten von Mathematik für Kinder
- Sticker-Design
- Die Erstellung erfolgt ohne Programmierung im Gespräch
- Bereitstellung von Anweisungen und zusätzlichem Wissen
- Auswahl von Funktionen wie Websuche, Bildgenerierung und Datenanalyse
- Die Erstellung von GPTs kann unter chatgpt.com/create ausprobiert werden
Community und GPT Store
- OpenAI erwartet, dass die besten GPTs von Community-Buildern kommen werden
- Lehrkräfte, Coaches und Nutzer, die nützliche Tools erstellen möchten, können ohne Programmierkenntnisse GPTs bauen und ihre Expertise teilen
- Ab heute können GPTs erstellt und öffentlich geteilt werden
- Der GPT Store soll Ende dieses Monats starten
- Er stellt Kreationen verifizierter Builder vor
- Im Store gelistete GPTs werden durchsuchbar
- Sie können in Bestenlisten erscheinen
- Nützliche und unterhaltsame GPTs werden in Kategorien wie Produktivität, Bildung und „just for fun“ hervorgehoben
- In den kommenden Monaten soll es möglich werden, Geld zu verdienen, je nachdem, wie viele Menschen das eigene GPT nutzen
Datenschutz und Sicherheitsvorkehrungen
- Gespräche mit einem GPT werden nicht mit dem GPT-Builder geteilt
- Wenn ein GPT APIs von Drittanbietern verwendet, entscheidet der Nutzer, ob Daten übertragen werden
- Wenn Builder ein GPT mit Actions oder Wissen anpassen, können sie festlegen, ob Nutzerkonversationen dieses GPTs für die Verbesserung und das Training von OpenAI-Modellen verwendet werden dürfen
- Bestehende Datenschutzkontrollen bleiben erhalten
- Dazu gehört eine Option, das gesamte Konto vom Modelltraining auszuschließen
- Weitere Informationen gibt es unter privacy controls
- OpenAI führt ein neues System ein, um zu prüfen, ob GPTs die usage policies einhalten
- Ziel ist es, das Teilen schädlicher GPTs zu verhindern, etwa für betrügerische Aktivitäten, Hassinhalte oder Inhalte zu Erwachsenenthemen
- Das System kommt zusätzlich zu bestehenden Schutzmaßnahmen hinzu
- Dazu gehören auch Maßnahmen zur Verifizierung der Identität von Buildern, um das Vertrauen der Nutzer zu stärken
- Wenn es Bedenken zu einem bestimmten GPT gibt, kann das OpenAI-Team über die Meldefunktion auf der GPT-Freigabeseite informiert werden
- GPTs werden zunehmend nützlicher und intelligenter und könnten sich langfristig Agenten annähern, die Aufgaben in der realen Welt übernehmen
- OpenAI hält einen schrittweisen Übergang in diese Zukunft für wichtig
- Dafür braucht es technische und sicherheitsbezogene Arbeit sowie Zeit für gesellschaftliche Anpassung
API-Anbindung für Entwickler
- Entwickler können einem GPT zusätzlich zu den integrierten Funktionen eine oder mehrere APIs bereitstellen, um benutzerdefinierte Actions zu definieren
- Actions ermöglichen es GPTs ähnlich wie Plugins, sich mit externen Daten zu integrieren oder mit der realen Welt zu interagieren
- Beispiele für mögliche Anbindungen:
- Verbindung zu Datenbanken
- Verbindung zu E-Mail
- Einrichtung von Shopping-Hilfen
- Integration einer Reiselisten-Datenbank
- Verbindung zum E-Mail-Posteingang des Nutzers
- Unterstützung bei der Bearbeitung von E-Commerce-Bestellungen
- Das Design der Actions basiert auf Erkenntnissen aus der Plugin-Beta
- Entwickler erhalten mehr Kontrolle darüber, wie Modelle und API-Aufrufe funktionieren
- Vorhandene Plugin-Manifeste können genutzt werden, um Actions für GPTs zu definieren, was die Migration aus der Plugin-Beta erleichtert
Interne GPTs für Enterprise
- Frühe Kunden von ChatGPT Enterprise wollten mehr Anpassungsmöglichkeiten für ihr Unternehmen
- Mit GPTs lassen sich Versionen von ChatGPT erstellen, die auf bestimmte Anwendungsfälle, Abteilungen und proprietäre Datensätze zugeschnitten sind
- Beispiele früher Kunden:
- Amgen
- Bain
- Square
- Beispiele für den Einsatz interner GPTs:
- Erstellung von Marketingmaterialien im Einklang mit der Marke
- Unterstützung von Support-Mitarbeitern bei der Beantwortung von Kundenfragen
- Hilfe beim Onboarding neuer Softwareingenieure
- Enterprise-Kunden können ab Mittwoch mit GPTs starten
- Unternehmensnutzer können ohne Programmierung interne GPTs entwerfen und sicher im Workspace veröffentlichen
- In der Admin-Konsole kann festgelegt werden, wie GPTs geteilt werden und ob externe GPTs intern im Unternehmen genutzt werden dürfen
- Wie bei jeder Nutzung von ChatGPT Enterprise werden Gespräche mit GPTs nicht zur Verbesserung von OpenAI-Modellen verwendet
Mehr Menschen ermöglichen, AI-Verhalten zu gestalten
- OpenAI hat GPTs so entworfen, dass mehr Menschen gemeinsam daran mitwirken können
- Die Beteiligung der Community ist wichtig für OpenAIs Mission, sichere AGI zum Nutzen der Menschheit zu schaffen
- Wenn man nützliche GPTs sieht, die von unterschiedlichen Menschen entwickelt wurden, wird konkreter verständlich, was in Zukunft möglich sein könnte
- OpenAI geht davon aus, dass sicherere und besser ausgerichtete AI wahrscheinlicher wird, wenn der Kreis der Menschen, die darüber entscheiden, „was gebaut wird“, über diejenigen hinaus erweitert wird, die Zugang zu fortgeschrittener Technologie haben
- Dieselbe Ausrichtung, nicht nur für Menschen, sondern gemeinsam mit Menschen zu bauen, führte zur Veröffentlichung der OpenAI API und zur Forschung darüber, wie sich demokratische Beiträge in AI-Verhalten einbeziehen lassen; dazu will das Unternehmen bald mehr teilen
Änderungen bei ChatGPT Plus
- ChatGPT Plus umfasst jetzt aktuelle Informationen bis April 2023
- Damit wird die Umständlichkeit reduziert, ständig zwischen Modell-Auswahlen wechseln zu müssen
- Ab heute sind die benötigten Funktionen an einem Ort gebündelt
- DALL·E
- Browsing
- Datenanalyse
- Nutzer können Dateien anhängen, damit ChatGPT PDFs und andere Dokumenttypen durchsuchen kann
- ChatGPT ist unter chatgpt.com verfügbar
1 Kommentare
Meinungen auf Hacker News
Als ich das gesehen habe, wirkte es wie ein klarer Rückschritt gegenüber der bisherigen Nutzung von Plugins in der normalen ChatGPT-Oberfläche.
Im Grunde ist es ein Plugin, aber mit zusätzlichem Prompt, und man kann immer nur eines auf einmal nutzen.
Wenn man sich jedoch Projekte wie Autogen(https://github.com/microsoft/autogen) ansieht, koordiniert ein einzelner Master-Agent andere, enger gefasste Agenten. Allerdings muss man die Prompts der einzelnen Agenten selbst erstellen.
Die Struktur dieser GPTs wird es ermöglichen, Daten dazu, wie man Agenten für einzelne Aufgaben erstellt, in großem Maßstab per Crowdsourcing zu sammeln. Damit kann man dann ein Modell trainieren, das sehr gut darin ist, andere Agenten zu erstellen. Auch Altman hat direkt nach der Vorstellung der GPTs-Funktion darauf angespielt, indem er wiederholt sagte, dass nicht mit API-Nutzungsdaten trainiert werde.
Ich würde vermuten, dass der DevDay im nächsten Jahr, wie Altman andeutete, die heutige Veranstaltung „altmodisch aussehen“ lassen wird und eher um Apps herum gebaut sein wird, die auf dem Autogen-Konzept basieren. Mit sehr einfachen Prompts wird man komplexe Aufgaben ausführen lassen können, und das Ganze läuft vermutlich auf einer Mischung aus GPT-4 und GPT-5.
Der GPT Store wird für OpenAI ein interessantes Experiment in Sachen Zensur und Qualitätskontrolle werden.
Apple und Google haben in beides enorme Mengen Zeit und Geld gesteckt und haben trotzdem weiterhin Probleme; dazu kommt noch, dass die wichtigsten Ersteller von GPTs vermutlich AI-Growth-Hacker sein werden. Wenn dann noch Umsatzbeteiligung dazukommt, werden klassische App-Store-Marketingtricks noch stärker incentiviert.
Und ChatGPT-Plugins scheinen jetzt wohl am Ende zu sein.
Der Zielmarkt dieser Funktion scheinen nicht Leute zu sein, die nach einem extrem kenntnisreichen LLM suchen, das tiefgehende technische Aufgaben bewältigen kann. Diese Modelle lassen sich schließlich nicht einmal feinabstimmen.
Es wirkt eher wie ein Versuch, Unternehmen wie character.ai Marktanteile abzunehmen. Der Markt für Modelle mit ausgeprägten Figuren oder Persönlichkeiten ist derzeit riesig (ein Blick in die App-Store-Rankings reicht), und Nutzer geben dafür absurde Summen aus. Teilweise liegt das am Reiz „digitaler Freundinnen“.
Ich wurde von einem recht bekannten Unternehmen für generative KI gebeten, dabei zu helfen, einige Modelle zu „personalisieren“, und versuche zu verstehen, wer das wo und warum macht. Ich möchte daran weiterarbeiten und bin deshalb neugierig.
Sind diese „GPTs“ eine Kombination aus vordefinierten Prompts und Custom-API-Zugriff? Also keine speziell trainierten LLMs?
Wenn ja, dann könnte man solche „GPTs“ wohl auch auf dem eigenen Server erstellen, ohne an einen bestimmten LLM-Dienst gebunden zu sein. Zum Beispiel mit einem Prompt wie diesem:
...you have available an API "WEATHER_API". If you need the weather for a given city for a given day, please say WEATHER_API('berlin', '2022-11-24') and I will give you a new prompt including the data you asked for...Oder macht OpenAI irgendeine Magie, die darüber hinausgeht?
Früher brauchte man allerdings ein Jupyter notebook, um so etwas zu bauen; jetzt bittet man einfach darum. Das ist eine Veränderung, die die Zahl der Leute mit Zugang sicher um den Faktor 10 erhöht.
Wenn man aber die Reasoning-Fähigkeit will, bei der Open Source bisher nicht mithalten konnte, und wenn der Abstand heute wieder deutlich größer geworden ist, gibt es kaum einen Grund dafür.
Weil es an Transparenz darüber fehlt, wie das Produkt im Hintergrund funktioniert, könnte es ziemlich schwierig werden, effektiv etwas damit zu bauen.
Für kommerzielle oder nützliche GPTs/Plugins/„Agenten“ gibt es kaum Eintrittsbarrieren. Im Grunde ist es nur
str.concat(hiddenprompt, user_prompt), und die geheime Zutat – Gewichte, Chat-Zeitlimits und Kontextlänge – hat OpenAI bereits gebaut und begrenzt. Mechanismen wie Inhaltszensur oder „Personalabteilung“ sind ebenfalls auf Gewichtsebene eingebaut.Wenn also jemand einen GPT als „Schreibhilfe für Geschichten“ erstellt, weiß ich nicht, ob er Inhalte hervorbringen kann, die neuer, origineller und interessanter sind als die Prompt-Sammlungen, die es auf reddit/r/chatgpt bereits gibt (1000 Prompts für alle möglichen Zwecke). Das Ergebnis wird eher in Richtung Netflix-artiger Plots gehen: Casts mit vielfältigen Ethnien und sexuellen Orientierungen, sozial bewusste Geschichten, Dialoge voller aktueller Modewörter, Empowerment-Themen, progressive Figuren und unkonventionelle Beziehungskonstellationen.
Am Ende werden wie im Google Play Store wahrscheinlich 99 % der GPTs nur neu verpackte öffentliche Prompts sein.
Ich frage mich, wie viel Geld man verdienen könnte, wenn man GPTs hauptberuflich baut.
Da es praktisch keine Einstiegshürde gibt, werden die umsatzstärksten GPTs, falls das etwas wird, das Leute ernsthaft nutzen, wohl solche sein, die externe Werbung machen oder über exklusive Informationen bzw. Zugriffsrechte verfügen.
Insgesamt war ich eher verwirrt, und Sams Demo zum Erstellen eines GPT war auch nicht besonders interessant.
OpenAI muss seinen enormen Vorsprung bei der Modellleistung dauerhaft halten. Andernfalls werden Entwickler aus diesen Gründen aufhören, die Plattform zu nutzen.
Letztlich folgen sie der Microsoft-Strategie Umarmen, Erweitern, Auslöschen, und dass sie so viel Investment von Microsoft bekommen haben, ergibt damit Sinn.
Es hieß: „Beispiel-GPTs, darunter Canva und Zapier AI Actions, können ChatGPT-Plus- und Enterprise-Nutzer ab heute ausprobieren“, aber bei mir als zahlendem ChatGPT-Plus-Kunden funktionieren weder Canva noch der Link zu Zapier AI Actions.
Bei Canva oder Zapier erscheint der Fehler „GPT inaccessible or not found“.
Die Nachricht, die ich bekommen habe, lautet:
Your access to custom GPTs isn’t ready yet. We’re rolling this feature out over the coming days. Check back soon.„Die besten GPTs werden von der Community erfunden werden.“
„Wir glauben, dass die erstaunlichsten GPTs von Buildern in der Community kommen werden. Ob Pädagogen, Coaches oder alle, die gern nützliche Tools bauen: Jeder kann sie erstellen und sein Fachwissen teilen, ohne programmieren zu können.“
Am Ende bedeutet das: „Bitte arbeitet kostenlos für uns. So wie bei den Inhalten, die wir aus dem Internet gescrapt haben, werden wir uns auch die Früchte eurer Arbeit nehmen.“
OpenAI zeigt wirklich Parasitismus auf einem ganz anderen Niveau.
Man lässt die Versuchskaninchen laufen, schaut, wer am weitesten kommt, und nimmt ihm dann das Mittagessen weg.
Die Zapier-Demo war nicht beeindruckend. OpenAI versucht, die breite Öffentlichkeit, also Nicht-Entwickler, anzusprechen, aber der eigentliche Wert liegt in der API. Normale Nutzer haben keinen Zugriff auf die proprietären Daten, die einen LLM-Bot wertvoll machen.
Deshalb denke ich, dass Open-Source-Modelle die Zukunft sind. Auch aus anderen Gründen: Selbst wenn OpenAI sagt, dass sie nicht mit den Daten trainieren werden, wird kein Unternehmen seine Daten an OpenAI übergeben, nur um einen Bot zu bauen. Was OpenAI derzeit tun kann, ist, normale Nutzer anzusprechen und zu beobachten, wo die größten Use Cases liegen.
Darüber hinaus sehe ich, wie Sam angedeutet hat, auch bestätigt, dass Multi-LLM-Architekturen (AutoGen, AutoGPT, BabyAGI usw.) die Zukunft sind. Da es auf absehbare Zeit schwierig ist, einfach direkt zu noch stärkeren Modellen überzugehen, ist es entscheidend, über unterschiedliche Architekturen die Art und Weise voranzutreiben, wie Modelle genutzt werden. Derzeit fehlen dafür die Rechenressourcen, und der Staub hat sich noch nicht gelegt.
Der Teil, bei dem man nur mit Zapier und menschlichen Anweisungen Funktionen konfiguriert, zielt genau auf solche Leute ab.
Die Skalenvorteile sind so groß, dass Open-Source-Modelle kaum wettbewerbsfähig sein werden, außer in Bereichen, die Venture-Capital-Firmen bewusst meiden (Porno, Illegales usw.).
ÖPNV-Betreiber wollen OpenAI ihre Fahrplandaten geben, um Bots zu bauen.
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