升级您的教学体验，定制化GPT。

随着人工智能的不断发展，教育工作者正在寻找创新的方法将人工智能融入他们的教室。其中一个工具是OpenAI通过ChatGPT提供的CustomGPT（自定义生成预训练转换器）。通过创建CustomGPT模型，教师可以定制AI以满足他们的学生和教室动态的独特需求。在本文中，我们将探讨CustomGPT的含义，如何创建它，并根据个性化需求进行完善，重点介绍学术领域中的具体应用。

要了解什么是CustomGPT，重要的是简要了解什么是ChatGPT。

ChatGPT 是什么？

ChatGPT 是 GPT(生成预训练变换器) 模型的一个变种，由OpenAI创建，专门用于对话任务。它可以参与对话、回答问题，甚至根据提示生成内容。它是一个经过预训练的模型，拥有广泛的通用知识，可以执行各种任务。它最初只能处理基于文本的任务，但后来也发展出生成和分析图像和数据的能力。

什么是CustomGPT？

自定义GPT是一种强大的工具，利用通用GPT模型（如ChatGPT）的能力，并针对专门任务进行调整，从而实现更准确、相关和有效的结果，以满足特定需求。这种定制允许创新和实际应用于各个领域，包括教育、医疗保健、法律咨询、客户服务等。

自定义GPT与普通的ChatGPT有什么不同？

在使用人工智能时，遵循提示的标准结构可以产生更好的结果，但当根据个人需求完善提示时，最佳结果才能实现。同样地，总的来说，ChatGPT拥有庞大的知识库，但并没有根据个性化需求进行调整。CustomGPT允许个性化定制。现在，让我们探讨如何在教育环境中利用这种个性化GPT的能力。

如何在OpenAI的ChatGPT中创建自定义GPT？

截至2024年8月，CustomGPT的创建已大大简化。

• 首先打开ChatGPT.com，并使用您的凭据登录。
• 在左侧窗格顶部，点击“探索 GPT”按钮。
• 在右上方，点击“+ 创建”按钮。

这将带您到一个页面，您可以与聊天机器人交流。截至2024年8月，聊天机器人界面顶部有两个选项可见，“创建&配置”。 “创建”功能让我们与聊天机器人交流，创建CustomGPT。在这里，可以向聊天机器人提供所有信息，包括我们希望CustomGPT如何行为，它需要执行的任务，以及它应该遵循的任何其他规则或说明。甚至允许您为CustomGPT创建一个显示图片。 “创建”部分中的所有内容都与聊天机器人配合使用。

另一个是“配置”。‘配置’包括正在创建的CustomGPT的所有设置。它有名称、描述、指令、对话启动器、知识、功能和操作的设置。现在让我们依次深入每个设置。

在CustomGPT中有哪些设置？

“名称”和“描述”是不需要解释的明显设置。“说明”是创建CustomGPT最重要的部分，我们会在查看其他设置后探讨它。“对话启动器”是用户在打开这个CustomGPT时应该最先看到的示例输入提示。它们就像引导性问题或示例提示，可以与CustomGPT一起使用。“知识”选项允许我们上传包含数据或知识的文件，这样在执行指定任务时，GPT可以参考它们。“能力”包括截至2024年8月应为CustomGPT启用的3种不同能力。将来可能会有更多。但目前，其中三种包括网络搜索、DALL·E图像生成和代码解释器与数据分析。我们可以选择在我们创建的CustomGPT中启用或禁用这些功能。“网络搜索”允许CustomGPT实时搜索网络以获取更新的答案和信息。“DALL·E图像生成”允许CustomGPT使用最新的图像生成模型在对话中创建图像。“代码解释器与数据分析”允许CustomGPT运行代码，分析我们上传的数据和文件，进行数学计算以及其他与数据科学相关的任务。最后一个，“操作”，让GPT在ChatGPT之外检索信息或执行操作，由于其技术要求，我们不会深入探讨。

什么是“说明”设置？要如何编写它们？

现在我们将看一下“说明”设置，这是创建CustomGPT的关键部分。我们在“创建”功能中提供给聊天机器人的所有信息都被精炼并添加到“说明”中。在“配置”中，可以编辑与聊天机器人的对话生成的“说明”，或者完全删除并从头开始重写它们。“说明”是在执行分配的任务时CustomGPT必须遵循的规则集和指南。

撰写指导书与编写提示类似。我们可以遵循编写提示所使用的相同结构，即给GPT分配一个角色，提供背景信息，分配任务，提供规则集，定义输出格式等。

为了更好地理解这个，我们以一个真实的例子为例，考虑一位老师正在使用生成式人工智能来评估他们学生的答卷并提供建设性的反馈。以下是老师可能用来让人工智能执行这项任务的“说明”示例。

作为一名经验丰富的评估员，根据提供的评分标准和规则，出色地评估学生的描述性答案脚本。您将获得问题、正确答案、评分标准和学生的答案。您的任务是根据提供的评分标准和正确答案评估学生的答案，打分，并给予建设性反馈学生。

这些指令可以通过为不同的主题和年级添加不同的规则来扩展，并根据使用情况所需的任何其他规范进行说明。

创建了这个CustomGPT之后，我们可以提供问题、答案、评分标准和学生答案，以便进行评估和反馈。在这个过程中，输入需要以文本格式给出。如果所有数据都以数字形式存在，那会更容易。

但是，如果学生把答案写在一张纸上呢？然后只需拍一张纸的照片并上传作为输入。现在GPT具有读取和分析图片的能力。这减少了将答案转换成数字文本的需要。

结论

当下市面上的每个大型语言模型（LLM）都拥有庞大的知识库和一系列能力。许多跨国公司和组织正在使用这些LLM来构建精细的小型语言模型（SLMs）以满足其特定需求。建立这些SLMs将需要大量的财政和处理资源。如果使用情况足够重要以证明资源的价值，那么这些SLMs将是高效和有用的。然而，对于像本文讨论的个人使用案例，CustomGPT填补了这一空白。

由Sankhya和Jyothi共同撰写，他们是Coschool的快速分析师。要了解更多信息，请访问www.coschool.ai.