👋 Nova sreda, nov newsletter!

A imaš željo, da bi si ChatGPT zapomnil, kaj ga učiš?

Večina ljudi uporablja AI kot kalkulator — vprašajo nekaj, dobijo odgovor in grejo naprej. Ampak kaj, če ti povem, da lahko ChatGPT postane tvoj osebni asistent, ki se uči točno tvojega načina dela? 🎯

Danes ti bom pokazal, kako lahko s preprosto metodo “treniraš” svojega AI pomočnika. Brez programiranja in brez plačljivih verzij.

Kako se AI pravzaprav uči? 🤔

Predstavljaj si, da učiš psa nov trik:

• Ko naredi nekaj pravilno → dobi priboljšek
• Ko naredi napako → ne dobi ničesar
• Čez čas → nauči se točno tega, kar želiš

Točno tako deluje tudi “reinforcement learning” pri AI. Le da namesto priboljškov uporablja “nagrade” v obliki pozitivnih povratnih informacij.

Kako to uporabiti v praksi? 💡

Recimo, da želiš izboljšati svoje odgovore na emaile strank.

1. Najprej: Daj mu osnovno nalogo “Napiši odgovor stranki, ki sprašuje o dobavnem roku izdelka.”
2. Nato: Izboljšuj njegove odgovore v smislu:
   1. “Ne! To zveni preveč robotsko. Potrebujem bolj oseben pristop.”
   2. “Dobro! Ampak dodaj še, kako lahko stranka spremlja status naročila.”
3. Ključni trik: Shrani dobre primere - Kopiraj najboljše odgovore v poseben dokument (npr. Notion, Google Docs, ali katerikoli drug…)
4. Naslednjič začni nov pogovor na način: “Želim odgovor v tem prijaznem stilu: [prilepi primer]”

🔥 To je kot da bi imel asistenta za podporo strankam, ki se uči tvojega osebnega pristopa!

Zakaj to deluje?

OpenAI sicer podpira “memory” med tvojimi pogovori (če to vklopiš), ampak:

• Če mu daš dobre primere → ve točno, kaj pričakuješ
• Če mu daš povratne informacije → lahko izboljša svoj odgovor
• Če shranjuješ najboljše rezultate → imaš vedno boljšo izhodiščno točko

Konkretni koraki za začetek 🚀

1. Izberi eno ponavljajočo se nalogo, ki ne vsebuje zasebnih podatkov (npr. pisanje emailov, poročil, analiz)
2. Začni z osnovnim promptom
3. Izboljšuj odgovore s povratnimi informacijami
4. Shrani najboljše primere
5. Uporabi te primere kot izhodišče za naslednjič

Zakaj je ta pristop tako uspešen?

Zadnje čase veliko razmišljam in preučujem, kako lahko izboljšamo svoje rezultate z AI.

In kar sem zgoraj opisal, je pravzaprav zelo podoben temu, kar počnejo najboljši AI programerji!

Ko izboljšujejo AI modele, uporabljajo podobne procese, le da te avtomatizirajo.

Za učenje uporabljajo “reinforcement learning” (učenje s podkrepitvijo), za prilagajanje modelov specifičnim nalogam pa “fine-tuning” (fino prilagajanje). Oba procesa sta precej draga športa. Poglejmo primer stroškov fine-tuninga:

Mi pa lahko dosežemo podoben rezultat — za svoje specifične naloge — praktično zastonj! 🎯

Ok, to je to za ta teden. Upam, da ti bo ta trik pomagal pri delu! 😉

💬 Če veš, da ti AI lahko pomaga pri neki nalogi, pa ne veš točno kako začeti, mi napiši na mail in ti bom pomagal.

Sva na vezi,
Primož