Custom Instructions మరియు Memory ద్వారా ChatGPT‌ను మరింత వ్యక్తిగతంగా మార్చాలనే OpenAI ప్రయత్నం

OpenAI సందేశం సులభం: ChatGPTను సహచరంలా చూడండి

ChatGPT నుంచి మరింత సంబంధిత ఫలితాలు పొందడానికి వ్యక్తిగతీకరణను ప్రాయోగిక మార్గంగా OpenAI కొత్తగా ప్రాధాన్యం ఇస్తోంది. ఒక కొత్త Academy గైడ్‌లో, వినియోగదారులు దీన్ని search box‌గా కాకుండా సహచరంలా పరిగణించి, పాత్ర, ప్రాధాన్యమైన tone, output format, పునరావృత అవసరాల గురించి స్థిరమైన context ఇచ్చినప్పుడు ఈ వ్యవస్థ ఉత్తమంగా పనిచేస్తుందని కంపెనీ చెబుతోంది.

ఆ గైడ్ రెండు ఉన్న personalisation tools‌పై కేంద్రీకృతమైంది: custom instructions మరియు memory. కలిపి చూస్తే, సాధారణ AI assistants‌పై వినియోగదారులు తరచుగా చెప్పే ఒక ఫిర్యాదుకు OpenAI యొక్క ప్రస్తుత సమాధానం ఇవి: ఒకే conversation‌లో ఉపయోగకరంగా ఉండొచ్చు, కానీ ప్రాధాన్యతలను మళ్లీ మళ్లీ చెప్పకపోతే పునరావృత పనుల్లో స్థిరంగా ఉండకపోవచ్చు.

Custom instructions డిఫాల్ట్ పని శైలిని నిర్ణయిస్తాయి

Custom instructions అనేవి ChatGPT వినియోగదారుడి గురించి ఏమి తెలుసుకోవాలి, కొత్త conversations‌లో ఎలా స్పందించాలి అన్నది వినియోగదారులు నిర్వచించే స్థలం అని OpenAI వివరిస్తోంది. ఇది ఇచ్చిన ఉదాహరణలు సాంకేతికమైనవి కాకుండా, ఉద్దేశపూర్వకంగా ప్రాయోగికమైనవి. వినియోగదారులు తమ పాత్ర మరియు బాధ్యతలను పేర్కొనవచ్చు, సంక్షిప్త లేదా అధికారిక tone కోరవచ్చు, bullets లేదా copy-ready drafts వంటి నిర్దిష్ట output formats అడగవచ్చు, లేదా అవసరాలు స్పష్టంగా లేకపోతే clarifying questions అడగమని సూచించవచ్చు.

కంపెనీ framing ముఖ్యమైనది. స్థిరమైన preferences కోసం custom instructions‌ను ఉపయోగించాలని అది సూచిస్తోంది, అంటే ఒక conversation నుంచి మరొకదానికి మారని context. ఇందులో profession, team function, writing style, default structure ఉండొచ్చు. పునరావృత setup పనిని ఒక్కో prompt నుంచి తీసి స్థిరమైన profile‌లో పెట్టడమే ఆలోచన.

వినియోగదారుల కోసం ఇది పునరావృతాన్ని తగ్గిస్తుంది. OpenAI కోసం ఇది ChatGPT‌ను మరింత generic‌గా కాకుండా, మరింత dependable‌గా అనిపింపజేసే మార్గం కూడా, ప్రతి use case‌కు ప్రత్యేక custom model అవసరం లేకుండా.

Memory అనేది దీర్ఘకాలిక పొర

Memory వేరే పాత్రను పోషిస్తుంది. వినియోగదారులు పంచుకోవాలని ఎంచుకున్న వివరాలను ChatGPT గుర్తుంచుకోవడానికి ఇది సహాయపడుతుందని, తద్వారా భవిష్యత్ ప్రతిస్పందనలు ప్రతీసారి కొత్త వివరణ అవసరం లేకుండా మరింత అనుకూలంగా ఉంటాయని OpenAI చెబుతోంది. వినియోగదారు స్పష్టంగా కోరిన సమాచారాన్ని memory నిల్వ చేయగలదు, అలాగే enabled అయితే ఇటీవలి conversation context‌ను ఉపయోగించి కాలక్రమంలో మరింత సహాయకరంగా స్పందించగలదు.

గైడ్ వినియోగదారుల నియంత్రణను కూడా ప్రాధాన్యం ఇస్తుంది. system ఏమి గుర్తుంచుకుందో people అడగవచ్చు, ఒక వివరాన్ని గుర్తుంచుకోవాలని చెప్పవచ్చు, లేదా ఒక నిర్దిష్ట అంశాన్ని మరిచిపోవాలని ఆదేశించవచ్చు. Role, సాధారణ projects, preferences వంటి పునరావృత context‌కు memory అత్యంత ఉపయోగకరమని OpenAI స్థానం కల్పిస్తోంది, కానీ తర్వాత ప్రాధాన్యం ఉండని ఒక్కసారిగా ఉపయోగించే సమాచారం కోసం కాదు.

ఆ తేడా product design‌కు కేంద్రబిందువు. గత conversations‌పై passive surveillance‌గా కాకుండా, వినియోగదారులు పరిశీలించగల, సవరించగల continuity యొక్క managed layer‌గా memoryని ఇప్పుడు చూపిస్తున్నారు. వినియోగదారులు దానిని పూర్తిగా విశ్వసిస్తారా అనేది వేరే ప్రశ్న, కానీ ఉద్దేశించిన operating model అదే అని స్పష్టం.

Product strategyగా personalization

Academy పోస్ట్ పెద్ద model launch కాదు, కానీ OpenAI ప్రాయోగిక విలువ ఎక్కడ చేరుతుందో చూస్తున్నదని చూపిస్తుంది. వేర్వేరు chats‌లో ఎప్పటికప్పుడు మెరుగవుతున్న prompting‌పై మాత్రమే ఆధారపడకుండా, assistant చుట్టూ persistent context నిర్మించడం ద్వారా ఫలితాలను మెరుగుపరచమని కంపెనీ వినియోగదారులను ప్రోత్సహిస్తోంది.

ఇది ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే ఇది user experienceలోని ఒక భాగాన్ని single-query performance నుంచి దీర్ఘకాలిక ఉపయోగకరత వైపు మళ్లిస్తుంది. format preferences గుర్తుంచుకునే, వినియోగదారి పాత్రను అర్థం చేసుకునే, recurring workflows‌కు సరిపోయే chatbot underlying model అదే ఉన్నప్పటికీ గణనీయంగా మరింత సమర్థవంతం కావచ్చు.

గైడ్ personalizationను structured reuse‌తో కూడా కలుపుతుంది. పదేపదే వచ్చే tasks‌ను గుర్తించే వినియోగదారులు skills ద్వారా లాభపడవచ్చని అది చెబుతోంది, వీటిని OpenAI స్థిరమైన process మరియు format కోసం reusable workflows‌గా వివరిస్తోంది. దీని ద్వారా custom instructions, memory, skills ఒక spectrum‌లో ఉంటాయి: ముందుగా default style‌ను నిర్వచించండి, తర్వాత ఉపయోగకరమైన recurring context‌ను నిల్వ చేసుకోండి, ఆపై repeated tasks‌ను formalize చేయండి.

ఇది ఇప్పుడెందుకు ముఖ్యము

AI assistants పరిపక్వత చెందుతున్నకొద్దీ, ఒక్కసారిగా అడిగే ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం కంటే కొనసాగుతున్న పనిలో ఎంతగా సరిపోతాయో అనే అంశమే భేదాన్ని ఎక్కువగా నిర్ణయిస్తోంది. Personalization ఆ మార్పులో భాగం. ఇది product‌ను సాధారణ interface నుంచి configurable teammate‌కు దగ్గరైనదిగా మార్చడంలో సహాయపడుతుంది.

OpenAI స్వయంగా ఉపయోగించిన మాటలు ఈ ambition‌ను స్పష్టంగా చూపుతున్నాయి. వినియోగదారులు మరింత context మరియు direction ఇచ్చినప్పుడు ChatGPT మరింత ఉపయోగకరంగా, మరింత స్థిరంగా మారుతుందని కంపెనీ చెబుతోంది. అది ప్రధాన AI adoption యొక్క తదుపరి దశ ఒక chatbot‌ను ఒక్కసారి ప్రయత్నించమని ప్రజలను ఒప్పించడం కంటే, దాన్ని స్థిరమైన పని సాధనంగా ఎలా మలచాలో నేర్పడం గురించి కావచ్చని సూచిస్తుంది.

ప్రాయోగిక ఆకర్షణ స్పష్టంగా ఉంది. ఒక finance manager, teacher, software lead లేదా marketer ప్రతి session‌లో tone, structure, recurring priorities మళ్లీ చెప్పాలనుకోరు. Custom instructions మరియు memory ప్రకారం పనిచేస్తే, ఆ friction తగ్గి system కాలక్రమంలో మరింత సమగ్రంగా మారుతుంది.

చిన్న product lesson, పెద్ద ప్రభావాలతో

మొత్తం takeaway ఏమిటంటే personalization ఇకపై ఒక పక్క ఫీచర్ కాదు. OpenAI దీన్ని మెరుగైన output పొందేందుకు అవసరమైన ప్రధాన అలవాటుగా చూపిస్తోంది. AI market‌కు ఇది ముఖ్యమైన సంకేతం, ఎందుకంటే ఇది value‌ను model intelligence మాత్రమే కాకుండా continuity, preference retention, workflow adaptation పరంగా కూడా నిర్వచిస్తోంది.

సంక్షిప్తంగా, OpenAI వినియోగదారులకు చెబుతోంది: మెరుగైన AI ఫలితాలు మంచి ప్రశ్నలు అడగడం వల్ల మాత్రమే కాదు, assistant పనిచేయడానికి ఒక స్థిరమైన context ఇవ్వడం వల్ల కూడా వస్తాయి. ఆ pattern ఎంత ఎక్కువగా నిజమవుతుందో, AI products‌ను demand‌పై ఏమి తయారు చేయగలవన్నదితో మాత్రమే కాకుండా, స్థిరమైన సహచరంలా ఎలా ప్రవర్తించాలో ఎంత బాగా నేర్చుకుంటాయన్నదితో కూడా అంచనా వేస్తారు.

ఈ వ్యాసం OpenAI reporting ఆధారంగా ఉంది. మూల వ్యాసాన్ని చదవండి.