Att konfigurera en GPT för att analysera texter och bedöma deras kvalitet är ett sätt att använda AI-stöd i contentarbete. Genom att vid setup av en GPT definiera parametrar och riktlinjer kan GPT-boten bli en resurs för att snabbt avgöra om en text uppfyller specifika krav. Nedan beskriver jag hur du steg för steg kan konfigurera och optimera en GPT för detta.
1. Definiera parametrar och stil
För att en GPT ska kunna bedöma om en text är lämplig, måste riktlinjerna för vad som är ”rätt” vara tydliga och konkreta. Detta inkluderar både formella och stilistiska krav.
Formella parametrar:
- Längd: Bestäm textens optimala antal ord eller tecken.
- Struktur: Specificera hur texten ska vara organiserad (t.ex. rubrik, ingress, brödtext, punktlistor).
- Syfte: Klargör vad texten ska uppnå (informera, övertyga, underhålla etc.).
- Målgrupp: Ange vem texten riktar sig till och deras förväntningar.
Stilistiska riktlinjer:
- Tonalitet: Definiera om språket ska vara formellt, avslappnat, humoristiskt eller något annat.
- Ordval: Förklara vilka typer av ord eller fraser som är lämpliga.
- Meningslängd: Specificera om meningar ska vara korta och slagkraftiga eller mer utförliga.
- Retoriska knep: Beskriv vilka tekniker som ska användas, som metaforer eller synonymer.
Ge alltid exempel på texter som följer respektive bryter mot riktlinjerna. Detta hjälper modellen att förstå de subtila skillnaderna. Kom dock ihåg att en konfiguration i OpenAI:s UI ska hållas kort. För att stötta config’en, använd uppladdade filer. Även här; tänk på att om instruktioner i två eller flera separata filer har överlappning behöver du tänka till.
Min erfarenhet efter mer än 12 månader 2023-2024 med att skapa GPT:er är att det fungerar bäst att börja enkelt. Skapa en MVP av en GPT och utöka samt förfina allt eftersom du använder GPT:n. Jag brukar ange versionsnummer när jag bestämmer namn, för att lättare kunna hålla koll på om en GPT är nyligen skapad och för att kunna jämföra den första med version 2 av nästan-samma-men-förfinade GPT.
2. Utveckla en bedömningsmatris
För att systematiskt bedöma texter kan du skapa en bedömningsmatris som definierar kriterier och poängsättning. Detta ger GPT tydliga ramar för analysen.
Exempel på bedömningsmatris:
| Parameter | Kriterier | Poängsättning |
|---|---|---|
| Relevans | Texten håller sig till ämnet | 1–5 |
| Tonalitet | Överensstämmer med önskad ton | 1–5 |
| Struktur | Har rätt rubriker och format | 1–5 |
| Språkanvändning | Är korrekt och fängslande | 1–5 |
Varje parameter kan poängsättas baserat på hur väl texten uppfyller kriterierna. Hög totalpoäng indikerar en text som är väl anpassad till kravbilden. Se upp för ”false positive” och testa flera olika texter samt ha hela tiden inställningen att vad du får ut är fel, lita inte rakt av på en GPT:s output.
3. Ge boten tydliga uppgifter
För att GPT ska analysera texter effektivt bör instruktionerna vara detaljerade och specificerade:
- Analysera: Låt modellen identifiera nyckelord, tonalitet och struktur i texten. Exempel: ”Analysera hur väl texten stämmer överens med en minimalistisk och slagkraftig stil.”
- Jämföra: Få GPT att jämföra texten med exempel som uppfyller eller bryter mot kriterierna.
- Föreslå förbättringar: Uppmana modellen att ge specifik feedback på svagheter, som ”Meningarna är för långa och skulle kunna brytas upp för att bli mer slagkraftiga.”
4. Implementera vägledande frågor
Att skapa en uppsättning frågor hjälper modellen att arbeta metodiskt och bedöma textens kvalitet. Några exempel:
- Vad är textens huvudbudskap?
- Hur väl följer texten den önskade tonaliteten?
- Är texten lättläst och tydlig för målgruppen?
- Finns det delar som kan förbättras i struktur eller språk?
5. Träna modellen*
Ge modellen en uppsättning exempeltexter som är tydligt markerade som godkända eller underkända enligt de angivna kriterierna. Detta skapar en stark grund för att GPT ska kunna identifiera mönster och tillämpa dem i sin analys.
Exempel:
- Godkänd text: ”LinkedIn är ett ekosystem, inte bara en plattform. Nätverka strategiskt. #howtolinkedin”
- Underkänd text: ”Använd LinkedIn för ditt jobb.” (För kort, inget tydligt budskap, ingen tonalitet.)
6. Anpassa svaren
GPT ska inte bara analysera texter utan också ge insiktsfull och konstruktiv feedback. Det kan delas in i tre delar:
- Övergripande bedömning: En summering av textens styrkor och svagheter. Exempel: ”Texten är engagerande och håller sig till ämnet, men kan förbättras genom att korta ner meningarna.”
- Detaljerade förslag: Konkret feedback på specifika områden. Exempel: ”Rubriken bör vara mer lockande för att dra in läsaren.”
- Positiv förstärkning: Markera vad som fungerar bra. Exempel: ”Budskapet är tydligt och passar väl för målgruppen.”
*Du kan inte träna en GPT eller ”bot” i den meningen att vad du skriver i en konversation sparas över till nästa osv. Du kan ge en GPT instruktioner och visa den på rätt väg men det förekommer ingen träning per se.
