VIDEO TRANSCRIPTION
Dariusz Ciesielski
lekcja 5
Description generated by Skrybot
No description has been generated for this video.
Transcription generated by Skrybot
Cześć, witam Cię w lekcji 5. Inteligentnej Fabryki Pomysłów. W lekcji, w której przechodzimy sobie do technologii, porozmawiamy o czacie GPT. Będzie to lekcja wprowadzająca w czat GPT. Poznasz tutaj podstawy działania z tym narzędziem, jak i również dobre praktyki, pewne strategie rozmowy, które mają zapewnić Ci, że rezultaty tej współpracy z wirtualnym asystentem będą jak najlepsze. Wykorzystamy sobie techniki, które potem omówimy w kontekście automatyzowania naszej inteligentnej fabryki pomysłów, czyli naszej matrycy pomysłów na treści, którą poznaliśmy w poprzednich lekcjach. Ta wiedza będzie użyta już też w kolejnych lekcjach.
Natomiast jeżeli interesuje Cię jeszcze bardziej zagadnienia związane z tym, jak poprawnie rozmawiać z czatem GPT, to mam e-booka, który właśnie o tym mówi dokładnie, analizuje to, jak czat GPT jest zbudowany, w jaki sposób udziela odpowiedzi, jak z nim poprawnie rozmawiać. Jest to jeden z materiałów dodatkowych w ramach inteligentnej fabryki pomysłów, także zachęcam Cię do przejrzenia, zapoznania się z tym materiałem, na pewno poukładać w głowie to, w jaki sposób należy pracować z czatem GPT. A ja tymczasem przechodzę już właśnie do narzędzia, jakim jest czat GPT. To, co tutaj widzisz, to jest jego podstawowy interfejs. Jeżeli nie miałeś jeszcze styczności, zachęcam Cię, żeby się pobawić troszkę tym narzędziem w wersji takiej podstawowej, darmowej. Jest to bardzo intuicyjne narzędzie.
Tak naprawdę rozmawiamy z nim tak, jakbyśmy rozmawiali z drugą osobą na Messengerze, WhatsAppie czy innym komunikatorze. To, co tutaj się w ogóle znajduje, to jest nasze okienko właśnie konwersacji. Czyli jednej rozmowy z naszym wirtualnym towarzyszem. Wszystko, co tutaj powiemy, on do tej wiedzy ma dostęp, natomiast tutaj mamy historię poprzednich naszych rozmów po lewej stronie i do tych rozmów on już dostępu nie ma. Czyli on się nie uczy na tym, co my mówimy. To jest pierwsza taka wskazówka, którą musisz wiedzieć. On się nie uczy na tym, co my mówimy w różnych treściach, nie zapamiętuje tego i nie ma do tego dostępu.
Więc jeżeli ja powiedziałem coś w jednych z tych poprzednich rozmów, on tego nie będzie wiedział. I to musisz na sam początek pamiętać. Jeżeli przywitam się z nim, to on się też ze mną przywita i zapyta, jak może mi pomóc. W tym momencie to, co tu widzisz, to jest rozmowa z modelem wersji 3. 5. Ja teraz rozpocznę jeszcze jeden nowy moment, żeby pokazać tutaj ten przełącznik. Model 3. 5, model 4. Czym to się różni? Czym w ogóle się różni model GPT od chatu GPT? Chat GPT to jest cała ta aplikacja, którą widzisz, czyli możliwość interfejs, możliwość komunikowania się z wirtualnym asystentem, właśnie ta pamięć rozmowy.
Natomiast za tym wszystkim stoi model GPT, czyli można powiedzieć taki mózg tej sztucznej inteligencji, który dostaje tekst, analizuje ten tekst i dostarcza odpowiedź. Wersja 3. 5 to była wersja, która była dostępna kilka miesięcy temu i tak naprawdę od tego się wszystko zaczęło. Już to było duże wrażenie, natomiast wszyscy czekali na pojawienie się wersji 4. I faktycznie wersja 4 była bardzo dużym skokiem na dzień dzisiejszy. Ja nie pracuję z tym narzędziem w ogóle w wersji 3. 5, tylko w wersji 4, która jest dostępna w pakiecie płatnym. Natomiast różnice między tym są kolosalne, jakość odpowiedzi, zrozumienie przekazywanych danych. Nie ma tutaj porównania i ciężko jest pracować z tą wersją 3.
5, widząc jakie możliwości daje wersja 4. Zresztą ja też chciałem ci to pokazać na jednym z przykładów. Zagadka logiczna. Jedna koszula schnie 2 godziny. Ile czasu potrzeba na wysuszenie 20 koszul? Zobaczmy jak z tym zadaniem poradzi sobie czerw GPD w tej wersji 3. 5. Jedna koszula schnie 20 godzin. O! Widzisz. Jedna koszula schnie 20 godzin. Aby wysuszyć 20 koszul będziesz potrzebował tyle samo czasu na każdą z nich, jeżeli suszysz je osobno. Oznacza to, że potrzebujesz 2 godziny na suszenie każdej z 20 koszul. Jeśli chcesz suszyć wszystkie na raz, to zależy to od wielkości mocy twojej suszarki. Poradził sobie to.
Natomiast spróbujmy jeszcze raz, bo ja to już wiem, bo tego testowałem, że nie zawsze sobie jestem tak radzi. OK. I patrz co się teraz stało. Jedna koszula schnie 2 godziny. Ile czasu potrzeba na wysuszenie 20 koszul? Dwie godziny na koszule raz 20 koszul równa się 40 godzin. Czyli raz odpowiedział mi dobrze, raz odpowiedział mi źle. I właśnie to jest bardzo nagminne w przypadku chatu GPT. Znaczy w ogóle tutaj to, co ci teraz pokazałem, możesz zaznaczyć. Czy on nie wie co odpowiada? Czemu raz mnie okłamał, raz mnie nie okłamał? Nie, on nie kłamie. On działa na podobieństwo.
Jest nauczony na bardzo dużej ilości tekstów i on próbuje znaleźć najlepszy tak naprawdę ciąg liter, ciąg słów, które pasują do tego, co mu powiedzieliśmy. A w praktyce działa to tak, że on znajdzie pierwsze słowo, czy tam fragment nawet tego słowa. To znowu analizuje całe pytanie, które mu zadaliśmy i ten fragment, który przy tym nas stworzył. I próbuje znaleźć najbardziej prawdopodobny kolejny fragment i kolejny i kolejny i tak dalej. I z tego prawdopodobieństwa składania tych różnych słów wychodzi mu odpowiedź. I raz ona była poprawna, tak jak tutaj widziałaś za pierwszym razem, a raz była niepoprawna. I właśnie niestety ten model 3.
5 bardzo często zmienia zdanie, bardzo często się gubi, nie potrafi odpowiedzieć na to pytanie. Natomiast model 4 radzi sobie z takimi zagadkami logicznymi bardzo dobrze. Nawet na tyle dobrze, że jest w stanie rozważyć kilka możliwych scenariuszy. Zobaczmy co nam teraz odpowie. Czas potrzebny na wysuszenie jednej koszuli wynosi 2 godziny. Jeżeli masz 20 koszul, możesz być skłonny do mnożenia 2 przez 20 co za 40. Jednakże to założenie będzie prawdziwe tylko wtedy, gdy suszysz każdą koszulę osobno, jedna po drugiej. Jeżeli masz możliwość suszenia więcej niż jednej koszuli na raz, np. jeżeli masz dużą suszarkę lub dużo miejsca na suszenie, to czas potrzebny na wysuszenie wszystkich 20 koszul może być znacznie krótszy.
W praktycznym świecie odpowiedź na to pytanie zależy od wielu czynników, takie jak wielkość rodzaj suszarki, warunki atmosferyczne, ilość miejsca. Czyli wiecie, że on nawet nie podaje takiej odpowiedzi, że przecież wszystkie koszul mogą uschnąć równocześnie, bo nie wiem czy 20 to jest dużo, czy ci się zmieści suszarce czy nie. Więc on to zakłada. I właśnie tego typu pogłębione analizy dostarcza nam ChadGBT w wersji 4. Co jeszcze mamy w pakiecie płatnym? Mamy możliwość włączenia tutaj klikając w swój profil, w ustawienia mamy możliwość włączenia tzw. beta features. Są to plug-iny oraz zaawansowana analityka danych. Ja to włączę, żeby pokazać ci, o co w tym chodzi. Mamy tak, zaawansowaną analitykę danych i plug-iny.
Zaawansowana analityka danych sprawia, że możemy np. wysłać jakiś plik do czatu GPT i poprosić jego analizę. Tutaj mam przykładowy raport finansowy. Bez niego załączę w tej wersji CSV i poproszę analizę. Teraz ChadGBT zaczyna z analizy tego pliku, czyli zacznie go czytać, zacznie patrzeć jakie tam są dane i dostarczy nam jakieś informacje. I właśnie to nam daje ta analityka danych. Tak naprawdę tam odpala się kod w języku Python, który dokonuje tej analizy. Oprócz załączania plików ma on możliwość tworzenia plików i pozwala nam znalazć analizę. Teraz nazwali to analizą danych, bo najczęściej do tego służy. Wcześniej nazywało się to Cont Interpreter.
I co to pozwala? To pozwala na bardzo ciekawe rzeczy np. na wgrywanie Exceli, uzupełnianie ich i potem pobieranie. Możemy wgrać np. próbkę jakiegoś wideo i wyseparować z tego dźwięk. Możemy wgrać obraz, żeby wglądać na ten obraz, żeby wglądać na ten obraz, żeby wglądać na ten obraz, żeby wgrać obraz, żeby spróbowało się czytać tekst, który się na tym obrazie znajduje. Czy tak naprawdę wszystko, co opiera się o oprogramowanie, może być zrobione przy pomocy tego narzędzia. Możemy stworzyć fragment strony internetowej i ją pobrać i naprawdę sobie dobrze stworzać. Ja jeszcze do tego wrócę, bo zrobimy sobie jeszcze jeden przykład. On tu przeanalizował w tym momencie dane.
Plik CSV zabiera dane finansowe prawdopodobnie dla różnych jednostek biznesowych i różnych lat. Oto opisy Column, Account, czyli odczytaj jakie są kolumny. Warto również zauważyć, że wartości finansowe są przedstawione w formie tekstowej, zabierają znaki dolara oraz przecinki, co może utrudniać ich analizę numeryczną. Czego dokładnie chciałbyś się dowiedzieć na temat tych danych? Więc możemy sobie tutaj zacząć analizować. I jeszcze kolejny przykład, którą możemy zobaczyć, kolejną rzecz, którą mamy dostępną w tym pakiecie płatnym, to są plug-iny. Plug-iny to są zewnętrzne aplikacje, z których możemy korzystać. Mamy aplikacje takie jak na przykład czytnik PDF-ów. Mamy aplikacje, w której możemy dać link do na przykład jakiegoś wideo i on robi nam transkrypcję tego wideo i podsumowuje co jest w tym wideo.
Mamy generowanie obrazów, mamy generowanie playlist do Spotify'a, mamy generowanie diagramów. Mamy Wolfram Alpha, czyli dane naukowe, obliczenia naukowe, które możemy zrobić. Możemy zrobić, weźmy na przykład to dla diagramów stwórz prosty. Hierarchii w firmie, tak? Czyli on będzie sobie tutaj jakiś taki przykładowy diagram nam stworzy. Zobaczmy co nam wyjdzie. Myślint, możemy podglądnąć co się dzieje, jakieś dane są przesyłane do zewnętrznego narzędzia. On to analizuje i potem dostaje odpowiedź. I tutaj będziemy jakiś diagram mogli zobaczyć. CTO, CTO, CFO, COO, developer 1. 2, accountant 1, HR manager. Czyli widzisz, zadałem mu zadanie, aby stworzyć taki bardzo podstawowy diagram. No i on go tutaj mi przedstawił właśnie dzięki temu pluginowi do tworzenia wykresów.
Dobrze, jedźmy dalej z tym chatem GPT, no bo tak naprawdę ja polecam ci, jeżeli będziesz dłużej korzystać z chatem GPT, korzystanie z tej wersji płatnej. W tym momencie jeszcze możesz zostać przy wersji darmowej póki się uczysz, ale im głębiej wyda z tym lepiej rozważyć korzystanie z tej wersji płatnej. Raz, że jest on bezpieczniejsze, bo nie popełni on aż tylu błędów. Dwa, że faktycznie daje duże możliwości, choćby przez ten code interpreter albo przez plugin. Natomiast teraz wrócimy sobie do kwestii najlepszych tych praktyk rozmowy z chatem GPT. Jak pewnie widziałeś, zwróciłeś uwagę, to ja pisałem jeszcze chatem GPT w języku polskim. Zdarza mi się to, robię to przy prostszych zadaniach, kiedy potrzebuję coś szybko napisać.
Natomiast jest już dużo przykładów, które udowadniają, że chat GPT o wiele lepiej odpowiada w języku angielskim. Dlatego przy większych zadaniach, przy trudniejszych zadaniach, przy tworzeniu treści staram się raczej rozmawiać z chatem GPT po angielsku. Czemu on działa lepiej po angielsku? Wynika to z dwóch rzeczy. Raz, że był nauczony w języku angielskim, widział więcej treści w języku angielskim, więc łatwiej mu pewne powiązania poznajdywać. Druga sprawa, to jest kwestia pamięci. To jest to, co ci mówiłem, że on pamięta naszą rozmowę. Jeżeli ta rozmowa się przedłuża, bardzo dużo do niego przemówimy, duże bloki tekstu mu przekazujemy, to w pewnym momencie ta jego pamięć się kończy, bo ona jest ograniczona.
I w języku polskim instrukcje, które do niego wprowadzamy zajmują znacznie więcej miejsca. Przez znaki polskie, przez to właśnie, że nie był na tym języku polskim wyuczonym. I w praktyce, jak się na to popatrzy, jak to działa wszystko pod maską, to w języku polskim nawet dwa razy więcej miejsca każda komenda zajmuje, przez co mniej miejsca zostaje mu na tą tak zwaną pamięć i na wracanie do jakichś poprzednich rzeczy, o których rozmawialiśmy. Mówiąc o pamięci i o tym, że tutaj mamy na przykład bardzo dużo rozmów, jeżeli rozmowa się przeciąga, ChargeBit zaczyna się gubić, a my już jesteśmy w stanie jakiś fragment podsumować, bardzo często warto sobie podsumować i przejść do nowego wątku.
Tak samo, jeżeli zaczynamy go pytać o rzeczy, które nie były związane z tym, o czym rozmawialiśmy do tej pory, warto zacząć rozmowę od nowa, żeby mu nie wskakiwały jakieś stare pomysły, stare instrukcje, które do niego mówiliśmy. Warto sobie tę rozmowę przeczyścić i zacząć ją od nowa. To też jest bardzo dobra praktyka. Ja teraz w praktycznie każdym przykładzie, który będę robił, będę zaczął rozmowę od nowa właśnie po to, żeby on był taki świeży i nie miał żadnych tutaj spaszeń z poprzednich rozmów. Wracając jeszcze do języka angielskiego, jeżeli nie czujesz się pewnie, żeby pisać w języku angielskim albo czytać jego odpowiedzi w języku angielskim, ja polecam się skorzystać z DeepL.
DeepL to jest taki tłumacz, który bardzo dobrze się sprawdza. Możemy wręcz żywcem wklepywać w niego różne komendy. Weźmy sobie z tą, z której korzystaliśmy przed chwilą z koszulami, z usłyszeniem 20 koszul i on bardzo dobrze sobie z takimi nawet dłuższymi komendami radzi. Możemy spokojnie korzystać z wersji przeglądarkowej. Jest też wersja na komputer, więc można sobie ją pobrać. Jest tam ograniczenie do ilości znaków, do ilości dziennego użycia. Oczywiście możemy też skorzystać z Google Tłumacz, który już nie ma aż takich limitów. Działa troszkę gorzej z mojego doświadczenia, ale na przykład jeżeli skończy nam się w DeepL limit, to możemy przejść na Google Tłumacz i powinno być całkiem ok z tym.
Także ja też będę tutaj chwilkę z tego korzystał, żeby pokazać pewne komendy, bo za chwilkę przejdziemy na język angielski. Kolejną rzeczą, o której chciałbym powiedzieć i kolejnym przykładem będzie komenda działa jako. Z racji, że chat GPT jest nauczony na wielu przykładach, to ma on bardzo rozległą wiedzę i nie zawsze sam będzie wiedział z jakiej perspektywy popatrzeć na dane zagadnienia. Jeżeli teraz poprosiłbym go, aby wylistował pięć rzeczy, które należy zrobić przed rozpoczęciem projektu, no to oczywiście wpadnie na jakieś tam pomysły. Zobaczmy co nam tutaj napisze. Będą to pewnie takie bardzo ogólne pomysły. Czyli zdefiniować cel i zakres, tak przeprowadzić tutaj, zaraz sobie nawet przetłumaczę, żebyś zobaczył jak fajnie sobie DeepL z tym wszystkim radzi.
OK. Chat GPT dał nam pięć kroków, które należy zrobić przed rozpoczęciem projektu. Wchodzimy w DeepL i patrzymy co tu się dzieje. Zdefiniować cel i zakres, przeprowadzić studium wykonalności, zbierz zespół, opracuj plan projektu, zabezpiecz finansowanie i zasoby. Mamy bardzo ładnie przetłumaczone, mamy też ładny plan, taki ogólny. Natomiast jeżeli chcielibyśmy spojrzeć z konkretnego punktu widzenia, warto skorzystać z komendy działa jako, czyli act as. No i jeżeli na przykład chcielibyśmy bardziej skupić się na kwestiach finansowych, to możemy wpisać mu ekspert finansowy, czyli działa jako ekspert finansowy, finance expert i tą samą komendę dalej, żeby wylistować te pięć kroków, które należy zrobić przed rozpoczęciem projektu. Już się ta perspektywacza tu GPT zmienia.
On teraz będzie patrzył na studium wykonalności, na zabezpieczenie funduszy w pierwszej kolejności. Oczywiście te kroki się będą pojawiać, bo one między każdym projektem są takie same, natomiast jest jakby troszkę inny ten nacisk. Te priorytety są stawiane gdzie indziej. O, i piąty, którego nie mieliśmy przykładowo w tym ogólnym, czyli zadbaj o to, żeby było odpowiedni monitoring i kontrola mechanizmów. I tu mamy jakieś wyznaczniki performance, czyli KPI, audyty finansowe wspomniane, więc w taką stronę patrzy ekspert finansowy. I teraz tą samą komendę możemy na przykład wykonać z punktu widzenia, żeby wybrać ten projekt. Czyli on będzie jeszcze z innej strony ten temat atakował.
I właśnie warto takie rzeczy robić, że pierwsze patrzymy jakoś ogólnie, a potem wchodzimy w rolę różnych ekspertów i patrzymy na czym oni się będą skupiać. Dzięki temu mamy poszerzony horyzont i ChargBT może nam pomóc zerknąć tam, gdzie my byśmy sami po prostu nie zerknęli. I taki ekspert od marketingu nam mówi, zacznijmy od tego, że mamy w ten sposób, że mamy w ten sposób, że mamy w ten sposób, i zbadajmy rynek, potem na podstawie tego ustalmy jakieś cele, zabezpieczmy budżet, zróbmy strategię marketingową. Więc jest zupełnie inna ta perspektywa.
I z tej komendy będziemy korzystać, ja z niej bardzo często korzystam, żeby nadać kierunek, w jaki sposób ma ChargBT odpowiadać, bo to możemy też do formy odpowiedzi zastosować, że jeżeli piszemy maile, to wie, czy musimy pisać bardziej formalnie, czy nieformalnie, ale też właśnie tych priorytetów, na których on się będzie skupiał. Następnie mamy tak, przygotuj listę tematów na social media, będziemy robić kolejne zadanie i pokażę ci kwestie tzw. kontekstu, czyli dostarczania informacji dla ChargBT. Komenda przygotuj listę tematów na social media o zmianie w zachowaniach użytkowników, jakie spowodowało rozpowszechnienie urządzeń mobilnych. Wklejmy sobie to po angielsku i zobaczymy co ChargBT nam odpowie, jakie tematy nam zaproponuje.
Tutaj nie daliśmy użytkowników, ale nie ma zbyt wielu, więc to jest bardzo ważne. Wklejmy sobie to po angielsku i zobaczymy co ChargBT nam odpowie, jakie tematy nam zaproponuje. Tutaj nie daliśmy użytkowników, kim jesteśmy, po co to nam jest, kto będzie odczytywał tę tematę, wiedząc o jakieś generalne trendy, zachowania użytkowników, mobile, fresh. . . Oczywiście są to jak najbardziej dobre tematy i location-based content, czyli kontent, który jest związany z tym, gdzie się aktualnie znajdujemy, fomo, dużo, dużo ciekawych tematów. Natomiast pytanie, czy to jest dokładnie to, co chcieliśmy, przekazaliśmy mu bardzo mało danych.
ChargBT nas nie zna, nie wie, dlaczego my to robimy, kto jest naszą grupą odbroszą, więc jeżeli my mu prześlemy kontekst, jeżeli my nie dowiemy mu, o co nam dokładnie chodzi tak naprawdę, to będzie on w stanie lepiej spełnić nasze oczekiwanie. Dlatego w tym momencie zmieniam trochę tą komendę i powiem mu tak, zachowuj się jako specjalista od e-commerce, kontekst. Prowadzisz agencję marketingową specjalizującą się w e-commerce, twoim główną grupą odbiorców są ludzie zajmujący się dropshippingiem. Temat, który ci bardzo interesuje, to jest live commerce. Publikuje mój kontent na TikToku, potrzebuje 10 pomysłów na wideo, każdy pomysł musi się od siebie różnić i on nie ma brzmieć jak wygenerowany przez sztuczną inteligencję, taką jak chat. gpt.
Przygotuj listę i to już mamy to polecenie tak, jak było. No i zobaczymy, jak on sobie teraz z tym poradzi. Powinien on o wiele lepiej gdzieś tam się fokusować na tym, kto jest naszą grupą odbiorcą, gdzie będą umieszczane te treści. Więc już mamy swipe up to shop, how mobile has made impulse buying easier. Czyli ten swipe up, czyli jest nawiązanie do tego swipeowania w aplikacjach i tego, że urządzenia mobilne wywołują u nas ten impuls zakupowy, że on jest prostszy. Mamy trochę o AR, czyli o rozszerzonej rzeczywistości, geotrackingu. Te tematy są bardziej stargetowane właśnie w kierunku szybkiego kontentu, jakim jest TikTok, w kierunku live commerce'u i moglibyśmy teraz sobie to wykorzystać.
Ok, więc co możemy z torą znić dalej? Bo teraz sobie rozszerzymy trochę ten nasz temat o kolejną praktykę, którą ja stosuję, czyli mówienie, w jakim formacie ma odpowiedzieć. Bo to, co tutaj dostaliśmy, to jest fajny taki kopiówkaj, możemy przeczytać, skorzystać z tego, ale jeżeli chcielibyśmy na przykład przejść potem do automatyzacji, to nie do końca z tego skorzystamy. Dlatego zakładam nowy wątek. Praktycznie kopiuję tą samą komendę, czyli zachowuję się jak specjalista od e-commerce'u. Masz jakiś kontekst, masz przygotować tę listę tematów. Natomiast definiuję bezpośrednio, jak ma wyglądać to, co on mi odpowiedź. Czyli formą, którą oczekuję jest plik CSV, w którym będą się znajdować dwie wypełnione kolumny.
Numer porządkowy oraz tytuł i trzy puste kolumny, nagłówek, opis wideo i hasztaki. Zobaczmy jak sobie z tym poradzi. OK, ChargeGBT robi nam teraz właśnie ten nasz plik CSV, czyli będziemy mogli tego odsklepywać i sobie gdzieś wkleić. Ja Ci tutaj za chwilkę pokażę jak z tego skorzystamy. I uzupełnia tematy na podstawie tego, co daliśmy w tym kontekście. Możemy teraz skopiować sobie nasz plik CSV przygotowany z dziesięcioma tematami na wideo. Wejść przykładowo w Google Sheets, niech sobie załaduje nowy sheet. Możemy wkleić teraz skopiowany tekst CSV. Zmienić tu, żeby podzielił tekst na kolumny. Rozszerzyć jeszcze kolumny z tytułem, bo jest dłuższa. O, widzisz, mamy liczby porządkowe od 1 do 10.
Mamy tytuły, mamy też wolne kolumny. I po co to zrobiłem? Bo co to zrobiłem to teraz po to, bo chcielibyśmy na przykład mieć jakieś fajne nagłówki na wideo do naszych TikToków, opisy, hasztagi. I pobierzemy sobie teraz to, pobierzemy sobie teraz ten plik, też jako CSV. Zapiszemy sobie go, wrócimy do czatu GPT. I poprośmy go o uzupełnienie tych kolumn, które zostały puste. Natomiast tu skorzystamy z wersji Advanced Data Analysis. Załączymy plik, który przed chwilą pobraliśmy. I wydamy odpowiednią komendę. A tą komendą zostawimy ten cały nasz kontekst, zostawimy mu komendę Act As, żeby on tu wiedział. Takie rzeczy warto powtarzać pomiędzy instrukcjami. Dzięki temu czat GPT o nich pamięta.
Bo jeżeli to będzie zostawać gdzieś nam w historii, to on w pewnym momencie może się pogubić, już nie pamiętać, jak to miał się zachowywać. A dzięki temu będzie cały czas to wiedział. OK, i zmieniamy mu troszkę polecenie. Jego polecenie będzie Read the Titles of Videos, czyli przeczytaj tytuły wideo na TikToka i wypełnij puste kolumny nagłówkami, opisami i hasztagami. No i w tym momencie czat GPT zacznie odtwarzać sobie nasz plik. I czytać te tytuły, aby następnie uzupełnić puste kolumny propozycjami. I tu teraz czat GPT uzupełnia nagłówki, uzupełnia opisy do wideo pierwszego, do wideo drugiego, tak jak widzisz.
I tak naprawdę po kolei przejdzie przez wszystkie wideo tworząc uzupełniony plik CSV, który my sobie za chwilkę zainportujemy do naszego shitza. Jeszcze chwileczkę, tam zrobił 5 wideo. OK, o widzisz jakiś błąd się stał i on nas poinformował, że coś mu nie wyszło. Właśnie podczas działania z kodem czasem czat GPT się gubi, bo błąd, który tutaj on znalazł, jest to, że oczekiwał, że uzupełniał. Czy chcemy kontynuować? To jest najlepsze to, że on sam wykrywa te błędy, czasem poprawia. Jak nie wie do końca co zrobić to nas zapyta, to się nas zapytał czy chce wygenerować pozostałe 5 tytułów, a tamte, które już były wygenerowane zostawić.
Czy chce zacząć cały proces od nowa? Ja mu napiszę, że chce żeby kontynuował to co już robił i stworzył kolejne 5 opisów. Przy dłuższych zadaniach on się czasem gubi, jakiś błąd wskoczy, ale dość sprawnie wychwytuje te błędy i jest w stanie wybrać te błędy. Uzupełnić brakujące rzeczy i dokończyć swoją pracę. Dziewiąte wideo, dziesiąte i za chwilę powinniśmy mieć gotowy plik do importu do Google Sheets. Ok, jest rezultat, teraz przygotuję plik. Ten plik możemy tutaj pobrać jako CSV, on się już zacznie tutaj nam pobierać, a my przejdziemy sobie do naszego Sheetsa i zaimportujemy go. Plik import z dysku, upload z komputera pobrany, e-commerce videos filled, wypełniony import data, automatycznie żeby wykrył nam separator.
Plik, który otworł powinien to załadować. No i znalazł, mamy nagłówki, mamy opisy, trochę dłuższe, mamy hasztagi, czyli wszystko jest. Możemy sobie nawet przetłumaczyć, żebyśmy zobaczyli. DPL, moglibyśmy to też poprosić, żeby nam po polsku napisał, czy GPT, ale tak jak mówię, nie zawsze to dobrze wychodzi. Więc tutaj mamy. . . Have you ever wondered how mobile technology is revolution? How. . . Have you ever wondered how mobile technology is revolutionizing life commerce? Watch this video to find out how you can use this wave to develop your business dropshipping. Takie coś nam zrobił. Nagłówek, zmień, zobaczmy jak on go przetłumaczył. Przekształ swój sprzedaż dzięki life commerce na urządzeniach mobilnych.
Czyli takiego typu nagłówki jest nam w stanie tutaj dawać. Oczywiście można z nim jeszcze chwilę popracować, żeby one były bardziej kreatywne, dołożyć trochę kontekstu, podać mu stylistykę, w jaki on jest w stanie się wypowiadać. Mamy hasztagi, mamy nagłówki, mamy opisy dla 10 filmów, tak że możemy ten proces dość mocno przyspieszyć i zautomatyzować. Wracając do Chatu GPT, bo to jest to co ja chciałem ci pokazać w tej lekcji. Jest tutaj dużo wiedzy. Dla przypomnienia, ja polecam korzystanie z Chatu GPT w wersji tej czwartej. Znacznie lepsze rezultaty, mniej błędów. Kolejna sprawa, daje to możliwość korzystania właśnie z Code Interpretera, wkrywania plików, pobierania plików. Czy tam teraz to się nazywa? Advanced Data Analysis.
Mamy też dostęp do pluginów, które mogą nam ułatwić i przyspieszyć prace. Kolejna sprawa to jest taka, żeby pisać z nim po angielsku, jak się tylko da, możemy korzystać z DPL, a nie bezpośrednio opisać z Chatem GPT po polsku. Zwiększa to też jakość odpowiedzi. Kolejna sprawa to jest kwestia używania tego instrukcji Act As, czyli zachowuje się jako i wskazywania mu, jaką rolę ma przybrać. Zwiększa to dokładność patrzenia na konkretne aspekty danego zagadnienia. Następnie podawanie kontekstu, czyli mówienie dokładnie o co nam chodzi, kim jesteśmy, kto jest naszą grupą odbiorców. To naprawdę bardzo zwiększa jakość, czyli wkładamy mu jak najwięcej danych.
Im więcej mu tych danych na początku wsadzimy, nie bo to o kopiowaniu całych raportów, ale takich wypunktowanych, najlepiej takich odpunktorów danych, bo on sobie z tym bardzo dobrze radzi, lepiej to odczytuje, to będą te odpowiedzi jak najlepsze jakości. Nie bójmy się dawać takich kontekstów, nie odpowiada jak sztuczna inteligencja, niech to będzie bardziej personalne, mów na ty. Jeżeli tworzymy content na social media, to to znacznie zwiększy jakość tego naszego contentu. Pamiętajmy o tym, że możemy mu wskazać, jaką formę odpowiedzi odczekujemy. Ja powiedziałem, że chcemy plik CSV, który ma mieć takie konkretne kolumny, ale możemy wskazać, że chcemy, aby odpowiedź była w dwóch paragrafach, zamknęła się w iluś tam słowach, w iluś liczbach.
Też pamiętajmy o tym, że on nie liczy, on to nie jest komputer, tylko on zgaduje, on działa na prawdopodobieństwie, więc on będzie tak trochę naczuja, czy już ta liczba jest przekroczona, czy nie działał, więc to nie będzie dokładnie i może się pomylić, ale będzie się zbliżał do tego, co oczekujemy. No i na sam koniec jeszcze pamiętajmy o tym właśnie, że możemy na przykład mieszać, automatyzować to, co robimy, czyli te wszystkie dobre praktyki, te wszystkie komendy możemy mieszać, tak jak ja to robiłem, że jest i ActAs, i jest Kontekst dodany, i jest na koniec jakiś format. Możemy też to wsadzić potem w Conv Interpreter, pobrać jakiś plik i powinno to nam bardzo przyśpieszyć pracę.
Przy okazji dbajmy o też higienę naszej pracy, czyli mówmy, jak z nim piszemy, starajmy się nie popełniać błędów ortograficznych, błędów interpunkcyjnych, to też ma wpływ, takie drobne rzeczy mają duży wpływ. Nie przesadzajmy z długością naszych rozmów, bo to też widzę nagminnie wśród klientów, którymi na przykład współpracuję, że mają bardzo długie wątki, potem się dziwią, że on się gubi. Pamiętajmy, że głównie on się skupia na tych danych, które dostarczymy bezpośrednio w instrukcji, dlatego ja ponawiałem te swoje komendy, a jeżeli coś jest gdzieś tam w historii, to on tego może nie zawsze wziąć pod uwagę, a jeżeli jest w ogóle w innym wątku, to na pewno nie będzie tego pamiętał. Tyle, jeżeli mówimy o wprowadzeniu do czatu GPT.
Ja zachęcam Cię też do skorzystania z mojego e-booka, czyli skuteczna rozmowa z czat GPT. Te przykłady, które tu pokazywałem w większości są, jest tam jeszcze znacznie więcej innych strategii jak rozmawiać. Te, które tu mówiliśmy będą nam przydatne do zrobienia naszej matrycy pomysłów na treści i koniec końców tej inteligentnej fabryki pomysłów, kiedy to już wszystko zaautomatyzujemy. Ja Cię już zapraszam do kolejnej lekcji, gdzie właśnie z czatem GPT zrobimy sobie naszą matrycę. .
S K R Y B O T
Skrybot. 2023, Video transcriptions from YouTube
By visiting or using our website, you agree that our website or the websites of our partners may use cookies to store information for the purpose of delivering better, faster, and more secure services, as well as for marketing purposes.