Introdução ao Conteúdo
Neste vídeo, o orador compartilha percepções sobre GPTs personalizados, focando especialmente nos desafios enfrentados durante sua implementação. Eles destacam três problemas principais: as limitações de uploads de arquivos, a necessidade de atualizações precisas do comportamento do GPT personalizado e a necessidade de que ele faça referência ao conteúdo enviado de forma eficaz. O orador enfatiza a importância de treinar o GPT personalizado para fornecer respostas com base em materiais específicos enviados, em vez de confiar no conhecimento geral. Eles detalham suas experiências em garantir que o GPT entenda e utilize corretamente o material do curso, apresentando sua abordagem como uma ferramenta de ensino e um desafio técnico. O vídeo tem como objetivo ajudar outros a navegar por questões semelhantes ao criar seus próprios GPTs personalizados, incentivando feedback e uma exploração mais profunda do tema.Informações-chave
- O palestrante tem ampla experiência com GPTs personalizados e explora o que eles podem fazer, particularmente em contextos educacionais.
- Três questões principais são identificadas: uploads de arquivos limitados a no máximo 20, atualização do comportamento do GPT e garantia de respostas específicas do GPT personalizado.
- Para utilizar efetivamente os GPTs personalizados, os usuários devem instruir claramente o modelo a fazer referência a materiais específicos que eles carregaram para garantir respostas precisas.
Análise da Linha do Tempo
Palavras-chave do Conteúdo
GPT personalizado
O palestrante compartilha insights sobre os problemas encontrados ao usar GPTs personalizados, incluindo limitações como não poder atualizar respostas com base em materiais enviados e as restrições de upload de arquivos (20 arquivos). Eles discutem maneiras de abordar essas limitações, incluindo a combinação de arquivos em documentos maiores e a fornecimento de prompts suficientes para garantir que o GPT reference materiais específicos.
Educação em Visualização de Dados
O palestrante ensina um curso sobre visualização de dados e enfatiza a importância de fornecer respostas específicas e relevantes em resposta às perguntas dos alunos. Eles explicam que o GPT personalizado deve, idealmente, referenciar os materiais do curso para respostas mais precisas e contextualizadas, contrastando respostas genéricas com entradas personalizadas que refletem os conceitos ensinados.
Limitações de Upload
O roteiro discute as limitações de upload de GPTs personalizados, especificamente que os usuários frequentemente recebem uma mensagem de 'erro ao salvar o rascunho' ao exceder o limite de 20 arquivos. Ele enfatiza a importância de entender esse limite e explorar maneiras de gerenciar e combinar conteúdo de forma eficaz para navegar por essa restrição.
Solução de problemas do GPT personalizado
O orador descreve os passos de solução de problemas para garantir que o GPT personalizado se comporte conforme esperado. Isso inclui perguntar ao modelo se ele pesquisou na base de conhecimento antes de responder e garantir que os usuários interajam com o sistema para incentivar atualizações adequadas e referências aos materiais carregados.
Ineficácias de Interface
O palestrante descreve frustrações com a interface do usuário do GPT personalizado, observando que certas interações parecem desajeitadas e requerem iterações repetidas para que o modelo produza as respostas desejadas. Eles oferecem clareza sobre como a interação com o modelo pode melhorar seu desempenho ao longo do tempo.
Perguntas e respostas relacionadas
Por que meu GPT personalizado não está funcionando?
Quantos arquivos posso enviar para o meu GPT personalizado?
Como posso garantir que meu GPT personalizado faça referência aos materiais enviados?
O que eu devo fazer se as respostas do meu GPT personalizado parecerem genéricas?
O que posso fazer se encontrar um erro ao fazer o upload de arquivos?
Como posso fazer meu GPT personalizado se comportar como um tutor?
Por que meu GPT não faz referência ao material mais recente carregado?
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