Wir haben mit chatgpt einen automatischen Funnel erstellt, der auf unseren Antworten basiert, und in diesem Artikel werde ich Ihnen erzählen, wie es war.

Unser Kunde schult Besitzer von Schönheitssalons darin, mithilfe von Administratoren ein Geschäftssystem aufzubauen.

Die Anfrage des Kunden lautete: Der IG-Auto-Trichter benötigt einen Ersatzmanager, damit das neuronale Netzwerk an einer bestimmten Stelle im Trichter Fragen beantworten und Ratschläge geben kann.

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Werkzeugauswahl: Zu den möglichen Optionen gehörte die Mechanik der Suche nach Schlüsselwörtern und der Ausgabe einer vorbereiteten Antwort, diese Option verschwand jedoch sofort, da klassische Algorithmen für diese Zwecke schlechter funktionieren; eine solche Personalisierung gäbe es nicht.

Aus diesem Grund entschieden wir uns für die Funktion „Fine-tune ChatGPT“ (auf unseren Daten trainiertes GPT) und begannen mit dem Training.

Chatgpt-Trainingsdaten. Frage-Antwort-Paare.

Zunächst gab es etwa fünfzehn Frage-Antwort-Paare, und sie beschlossen, das Neuron mit diesem Volumen zu trainieren. Aber das Ergebnis war nicht das Beste, GPT hat schlechte Arbeit geleistet, nicht richtig reagiert und Fehler gemacht. Dann haben wir die Frage-Antwort-Paare auf 60 Stück multipliziert. und ging zurück zum Training des Modells. Und es hat funktioniert! Die Antworten waren den Anweisungen zufolge eindeutig. Dann fügten wir dem Bot mehr „Höflichkeit“ hinzu und reichten das Projekt ein.

Beispiele für Antworten von geschulten GPT

Welche Vorteile sehe ich in einem Neuro-Mitarbeiter gegenüber einem menschlichen Manager:

Vorteile eines KI-Assistenten

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Nina Weber
Nina Weber is a renowned Journalist, who worked for many German Newspaper's Tech coloumns like Die Zukunft, Handelsblatt. She is a contributing Journalist for futuriq.de. She works as a editor also as a fact checker for futuriq.de. Her Bachelor degree in Humanties with Major in Digital Anthropology gave her a solid background for journalism. Know more about her here.

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