CustomGPTs – Hacks

Zusammenfassung des Trainingscalls: Reverse Engineering von Custom GPTs und Agents

In diesem Trainingscall wurde eine Methode vorgestellt, um die Konfiguration von Custom GPTs und Agents besser zu verstehen, zu reflektieren und zu optimieren. Dies geschieht durch eine Art Reverse Engineering, indem man den GPT oder Agenten dazu bringt, sich selbst zu beschreiben. Die gewonnenen Erkenntnisse können genutzt werden, um eigene Modelle zu verbessern oder externe GPTs besser einzuschätzen.

Kerninhalte des Calls:

1. Einordnung von GPTs und Agents

• Unterscheidung verschiedener KI-Systeme:
  • Heteronome Systeme (z. B. manuell eingegebene Prompts).
  • GPTs als individuell konfigurierbare Bots.
  • Automatisierte Systeme wie Agents, die eigenständiger agieren und eine bestimmte Verantwortung übernehmen können.
• Die heutige Nutzung von Agents ist oft noch stark durch Marketing geprägt, während die tatsächlichen autonomen Fähigkeiten häufig begrenzt sind.

2. Reverse Engineering von GPTs

• Idee: Statt nur neue GPTs zu definieren, kann man bestehende GPTs oder Agents „demaskieren“.
• Ziel ist es, aus der bestehenden Konfiguration eines GPTs abzuleiten:
  • Warum existiert dieser GPT?
  • Welche Fähigkeiten hat er?
  • Welche Informationen nutzt er?
  • Welche Aufgaben erfüllt er?
  • Welche Verantwortung trägt er?
  • Welches Ergebnis soll er liefern?
  • Welche Kriterien definieren die Qualität des Ergebnisses?
• Durch diese Rückführung kann eine detailliertere Beschreibung des GPTs erstellt werden, als in der ursprünglichen Konfiguration festgelegt wurde.

3. Anwendung des Reverse Engineering auf eigene und externe GPTs

• Eigene GPTs analysieren:
  • Testen, ob die eigene Konfiguration verständlich ist und den gewünschten Output liefert.
  • Möglichkeit, aus der selbst generierten Reflexion Verbesserungen abzuleiten.
• Externe GPTs analysieren:
  • Auch für öffentlich verfügbare GPTs kann diese Methode genutzt werden, um deren Funktionsweise besser zu verstehen.
  • Dies ist besonders hilfreich, wenn die ursprüngliche Konfiguration nicht einsehbar ist.

4. Erweiterung der Methode: Bewertungskriterien und Optimierung

• Es wurden Analyse-Kriterien entwickelt, um die Qualität der von der KI generierten Selbstbeschreibung zu bewerten.
• Erste Tests zeigten, dass GPTs sich meist sehr positiv bewerten. Eine schärfere Formulierung von Bewertungskriterien könnte zu aussagekräftigeren Ergebnissen führen.
• Durch die Methode lassen sich bestehende GPT-Konfigurationen gezielt optimieren, indem man erkannte Lücken oder Unklarheiten korrigiert.

5. Reflexion der Mensch-KI-Interaktion

• Es wurde die Frage aufgeworfen, welche Rolle der Mensch in der Interaktion mit der KI einnehmen sollte.
• Die Methode kann genutzt werden, um nicht nur GPTs zu optimieren, sondern auch das eigene Verhalten im Umgang mit KI zu reflektieren.
• Die Frage an den GPT: „Was ist meine optimale Verantwortung in der Interaktion mit dir?“ kann helfen, die Zusammenarbeit mit der KI zu verbessern.

Fazit:

• Das Reverse Engineering von GPTs ermöglicht eine tiefere Reflexion und Optimierung eigener KI-Modelle.
• Externe GPTs lassen sich besser einschätzen und gezielter einsetzen.
• Die Methode hilft, Schwachstellen in GPT-Konfigurationen zu identifizieren und zu verbessern.
• Die bewusste Interaktion mit der KI kann durch diese Methode weiterentwickelt werden, um noch effektivere Ergebnisse zu erzielen.

Dieser Call bot eine praxisnahe Demonstration der Methode sowie Diskussionen zur weiteren Optimierung und Anwendung.