Я завжди була захоплена модою — збирала унікальні речі і намагалася поєднувати їх по-своєму. Але, скажімо так, мій гардероб більше нагадував процес створення лавини, ніж ретельно підібране царство чудес. Кожен раз, коли я намагалася додати щось нове, я ризикувала зруйнувати старанно збалансовані купи.
Мій гардероб до Glitter — лише незначне перебільшення.
Чому це важливо:
Якщо ви коли-небудь відчували себе перегруженими гардеробом, який здається, що росте сам по собі, ви не самотні. Для тих, хто цікавиться стилем, я покажу, як я перетворила цей хаос на улюблені комплекти. А якщо ви тут через AI, ви побачите, як багатокрокова настройка GPT може виконувати великі реальні завдання — як, наприклад, управління сотнями предметів одягу, сумок, взуття, ювелірних виробів і навіть косметики — без збоїв.
Одного дня я задумалася: чи може ChatGPT допомогти мені управляти моїм гардеробом? Я почала експериментувати з кастомним GPT-асистентом моди — з прізвиськом Glitter (увага: для створення кастомних GPT необхідно мати платний акаунт). Згодом я вдосконалювала його через багато ітерацій, поки не дійшла до набагато розумнішої версії, яку я назвала Pico Glitter. Кожен крок допомагав мені приборкати хаос у моєму гардеробі і почати відчувати більше впевненості у своїх щоденних образах.
Ось кілька чудових варіантів, над якими я співпрацювала з Pico Glitter.
(Для тих, хто хоче глибше зрозуміти, як я обходила обмеження токенів і обрізання документів, дивіться розділ B в технічних примітках нижче.)
1. Початок з малого та тестування
Мій перший підхід був досить простим. Я просто питала ChatGPT: “Що я можу носити з чорним шкіряним жакетом?” Він давав досить непогані відповіді, але зовсім не враховував мої персональні стильові правила — наприклад, “немає чорного + темно-синього”. Також він не знав, який розмір мого гардеробу чи які саме речі я маю.
Лише пізніше я зрозуміла, що можу показати ChatGPT мій гардероб — зробити фото, коротко описати речі і дати йому можливість рекомендувати образи. Перша версія (Glitter) не завжди могла все запам'ятати одночасно, але це був чудовий доказ концепції.
Поради GPT-4 щодо того, як стилізувати мій шкіряний жакет
Поради Pico Glitter щодо стилізації того ж самого жакета.
(Цікаво, як я інтегрувала зображення в робочий процес GPT? Перегляньте розділ A.1 в технічних примітках для деталей багатокрокового процесу.)
2. Створення розумнішого "стиліста"
Після того, як я зробила більше фотографій і написала короткі описи кожного предмета, я знайшла способи зберігати цю інформацію в окремому файлі інвентарю, щоб моя GPT-персона могла звертатися до неї. Тут і з'явився Pico Glitter: вдосконалена система, яка могла надійніше бачити (або згадувати) мої речі та аксесуари й давати мені цілісні пропозиції щодо образів.
Короткі підсумки
Кожен предмет був зведений до одного рядка (наприклад, “Чорна футболка з V-подібним вирізом і короткими рукавами”), щоб не перевантажувати систему.
Організований список
Я групувала речі за категоріями — як взуття, топи, ювелірні вироби — щоб GPT було зручніше до них звертатися і пропонувати комбінації. (Насправді, це зробив o1 за мене — він перетворив хаотичний набір номерних записів в випадковому порядку на структуровану систему інвентаризації.)
На цьому етапі я помітила величезну різницю в тому, як GPT відповідала. Він почав точніше посилатися на предмети і пропонувати образи, які справді виглядали так, ніби я їх носила.
(Приклад категорії — Пояси — з мого інвентарю.)
(Для детального розбору того, чому я обрала резюмування замість ченкінгу, дивіться розділ A.2.)
3.
Стикання з викликом “Пам'ять”
Якщо ви коли-небудь бачили, як ChatGPT забуває те, що ви йому казали раніше, ви знаєте, що LLM можуть забувати інформацію після великої кількості обговорень. Іноді він починав рекомендувати тільки ті речі, про які я недавно згадувала, або вигадувати дивні комбінації з нізвідки. Тоді я згадала, що є обмеження, скільки інформації ChatGPT може обробляти одночасно.
Щоб виправити це, я час від часу нагадувала своїй GPT-персоні переглянути повний файл інвентарю. Після невеликого поштовху (і іноді нової сесії) він знову набирав обертів.
Абсурдний вигаданий образ: бірюзові карго з лавандовими сабо?!
4. Мої еволюційні GPT-персони
Я спробувала кілька різних "персональностей" GPT:
- Mini-Glitter: Дуже строгий щодо правил (наприклад, “не змішувати принти”), але не дуже креативний.
- Micro-Glitter: Перебільшував в іншу сторону, іноді пропонуючи відчайдушні ідеї.
- Nano-Glitter: Став занадто складним і витонченим — дуже приписуючи і повторюючи — через те, що я використовувала пропозиції з кастомного GPT для зміни його конфігурації, і цей зворотній зв'язок призводив до погіршення якості.
Врешті-решт, Pico Glitter знайшов правильний баланс — він дотримувався моїх стильових правил, але пропонував здорову дозу натхнення. З кожною ітерацією я ставала кращою в удосконаленні запитів і показувала моделі приклади образів, які мені подобались (або не подобались).
Автопортрет Pico Glitter.
5. Трансформація мого гардеробу
Під час усіх цих експериментів я почала помічати, які речі часто з'являються в пропозиціях мого кастомного GPT, а які майже не потрапляють. Це змусило мене віддати речі, які я ніколи не носила. Мій гардероб все ще не є "мінімалістичним", але я позбулася більше ніж 50 мішків речей, які більше не служать мені.
До Glitter я була типовою людиною в джинсах і футболці — частково тому, що не знала, з чого почати. У дні, коли я намагалася одягнутися більш елегантно, це могло забрати 30–60 хвилин спроб і помилок, щоб створити образ. Тепер, коли я використовую "рецепт", який я вже зберегла, на одягання йде 3–4 хвилини. Навіть створення нового образу рідко займає більше ніж 15–20 хвилин. Це все одно я приймаю рішення, але Glitter усуває всі ці непотрібні сумніви між ними.
Рецепти образів
Коли я хочу створити новий образ, одягнутися в стиліко якогось ікони, переробити старий образ або просто відчути атмосферу, я прошу Pico Glitter створити для мене повний комплект. Ми ітеративно працюємо над ним через завантаження зображень і мої текстові відгуки. Коли я задоволена результатом, я прошу Pico Glitter вивести “рецепти” — описову назву і повний набір (верх, низ, взуття, сумка, ювелірні вироби, інші аксесуари), які я вставляю в свій додаток Notes з швидкими тегами, такими як #casual або #business. Я поєдную цей текст з фотографією для довідки. У завантажені дні я можу просто схопити “рецепт” і йти.
Високі і низькі комбінації
Одна з моїх улюблених речей — це поєднувати дорогі речі з повсякденними знахідками — Glitter не турбується, чи це сумка Alexander McQueen за $1100, чи штани SHEIN за $25. Він просто звертає увагу на колір, силует і загальну атмосферу. Я б ніколи не подумала поєднати ці два предмети сама, але в результаті це дало чудовий ефект!
6. Практичні висновки
- Почніть з малого
Якщо ви не впевнені, сфотографуйте кілька складних для стилізації речей і подивіться, чи допоможе вам порада ChatGPT. - Залишайтеся організованими
Короткі підсумки — це чудово. Тримайте опис кожного предмета лаконічним. - Регулярне оновлення
Якщо Glitter забуває речі або вигадує дивні комбінації, нагадайте йому перевірити ваш інвентар або почати нову сесію. - Вчіться з пропозицій
Якщо він постійно пропонує одну і ту ж футболку, можливо, це справжня робоча конячка. Якщо жодного разу не пропонує якусь річ, задумайтеся, чи справді вона вам потрібна.
5.
Експеримент
Не кожна пропозиція — це золото, але іноді несподівані поєднання призводять до приголомшливих нових образів.
7. Підсумкові думки
Мій гардероб все ще розвивається, але Pico Glitter перевів мене з "переповненого хаосу" до "Гей, це справді носиться!" Справжня магія полягає в синергії між мною і ШІ: я надаю стильові правила та речі, він пропонує свіжі комбінації — і разом ми удосконалюємо, поки не знайдемо образи, які відповідають мені.
Наступні кроки:
- Отримати мою конфігурацію: Ось стартова конфігурація, щоб спробувати стартовий набір для вашого власного GPT-стиліста.
- Поділіться своїми результатами: Якщо ви спробуєте це, позначте мене або залиште коментар. Я б із задоволенням побачила ваші "до" і "після" трансформації!
(Для тих, кого цікавлять технічні аспекти — як я тестувала обмеження файлів, підсумовувала довгі описи чи управляла кількома GPT "персонажами" — читайте в Технічних нотатках.)
Технічні нотатки
Для читачів, які цікавляться ШІ та LLM аспектами — ось як усе працює "під капотом", від багатомодульних пайплайнів до виявлення обрізки та управління вікнами контексту. Нижче ви знайдете глибший аналіз технічних деталей. Я розбила все на основні виклики і конкретні стратегії, які я використовувала.
A. Багатомодульний пайплайн та робочий процес
A.1 Чому кілька GPT?
Щоб спростити процес, я використовувала різні екземпляри GPT для спеціалізованих завдань:
- GPT-4o (Перетворення зображень у текст)
- Отримує фотографії моїх речей — іноді кілька предметів на одному зображенні — і створює детальні текстові описи.
- Наприклад: "Пара чорних черевиків на шнурівці з гострим носом, з двохдюймовим підбором, срібними елементами та злегка текстурованою шкірою."
2. o1 (Підсумовування та трансформація даних)
- Описання від GPT-4o часто були довгими, що могло призвести до досягнення обмежень за розміром файлу або довжиною вікна контексту.
- Тому я попросила o1 скоротити кожен предмет до одного речення і призначити категорії (наприклад, SH для взуття, TP для верхнього одягу), а також додати ID, як-от SH010, TP022 тощо.
- Кінцевий результат — це аккуратний запис для кожного предмета, який я зберігаю в окремому файлі інвентарю замість того, щоб змішувати це з конфігурацією.
3. Pico Glitter (Стиліст GPT)
- Це той GPT, який фактично діє як “модний консультант”. Він звертається до окремого інвентарю та пропонує образи.
- Коли розмова стає занадто довгою або він забуває предмети, я прошу його “перечитати” файл інвентарю або почати знову, щоб переконатися, що він пам'ятає весь гардероб.
Чому це важливо
Розподіл робочого процесу між кількома GPT дозволяє кожному з них виконувати свою задачу більш ефективно. Один GPT займається “візуальним аналізом”, інший — “стисненням тексту”, а фінальний GPT реалізує “модну логіку”. Такий підхід мінімізує використання токенів в одній розмові і уникати проблем типу неповних даних чи випадкових вигадок.
A.2 Підсумовування (проти розбиття на частини)
Замість того, щоб розбивати гардероб на кілька часткових файлів, я зберігаю один окремий файл інвентарю — просто суттєво скорочений. Підсумовування передбачає скорочення описів предметів, тоді як розбиття — це розподілення їх між кількома документами.
Переваги:
- Простіше, коли GPT звертається до одного файлу інвентарю.
- GPT бачить увесь гардероб одразу, тому він може робити комбінування між категоріями (наприклад, поєднувати верх з TP-серії з взуттям з FW-серії).
Недолік:
- Якщо інвентар стає занадто великим, можна натрапити на обмеження розміру файлу платформи або максимальної довжини контексту моделі. Ось тут допомагає подальше підсумовування або перевірка — і ви не порушуєте основну конфігурацію.
B. Відмінність обрізки документів від
Контекстний переповнення
Серйозною технічною перешкодою стало усвідомлення того, що іноді сам файл інвентарю обрізається ще до того, як Glitter навіть побачить його — це відрізняється від втрати контексту під час розмови.
B.1 Виявлення обрізки
Трюк "Олівер"
Я додала рядок в кінці свого файлу інвентарю:
"До речі, моєму собаці звуть Олівер."
Далі:
- Завантажила цей інвентар у кастомну конфігурацію GPT (конфігурація посилається або "зв'язується" з ним).
- Запитала у GPT персонажа: "Як звати мого собаку?" в тестовій панелі.
- Якщо він відповів неправильно або не мав уявлення, я знала, що файл був обрізаний на якомусь етапі.
- Перемістила рядок з Олівером вище, поки Glitter не визнав його. Це дало мені точну межу, де відбулося обрізання.
- Після того, як я попросила o1 підсумувати ще більше, я протестувала знову з Олівером внизу. Glitter знайшов його, що підтвердило, що файл був завантажений повністю.
Чому це відбувається
Багато інтерфейсів і платформ GPT мають свої обмеження за розміром файлів при завантаженні. Якщо ваш текст перевищує це обмеження, система тихо обрізає кінцівку. GPT навіть не бачить цей фрагмент — отже, це не "забута пам'ять", а просто його там немає.
B.2 Переповнення контекстного вікна під час розмови
Після того, як файл інвентарю завантажено правильно, ви все одно можете втратити дані в активній розмові, якщо перевищите контекстне вікно GPT. Ось деякі поширені ознаки:
- Вузькі рекомендації
Glitter використовує тільки предмети з нещодавнього обговорення, ігноруючи весь список. - Галюцинаційні предмети
Він пропонує одяг або аксесуари, яких ви ніколи не вказували. - Відсутні або сплутані коди
Коди предметів (як-от FW010) зникають або перетворюються на категорії, яких не існує, чи на числа, яких немає в цій категорії.
Рішення
Якщо Glitter зосереджується на кількох предметах або починає вигадувати нісенітницю, я буквально кажу йому: "Будь ласка, перевір ще раз свій інвентар." Це важливо, оскільки Glitter може частково або повністю "забути" інвентар. Перевірка може відновити контекст без необхідності завершувати сесію. Існує певна таємниця щодо того, як це працює за лаштунками (чи є завантажені "знання" частиною початкового прологу кастомної конфігурації GPT, але не для наступних?), і я впевнена, що це зміниться, коли OpenAI вдосконалить продукт, що потребуватиме змін у стратегії.
C. Інженерія підказок та зворотний зв'язок за вподобаннями
C.1 Підсумки в одному реченні
Опис кожного предмета складається максимум з 15–25 токенів, наприклад,
“FW010: Чорні черевики на шнурівці зі срібними елементами.”
Це допомагає зберегти файл інвентарю якнайменшим, зменшуючи шанс досягти обрізки чи вивести старі токени за межі області.
C.2 Стратифікований зворотний зв'язок щодо образів
Я оцінюю образи від A+ до D, даючи GPT приклади того, як виглядає A+ (ідеальна синергія, без необхідності поліпшень) і що може бути на рівні B чи C (щось не так). Хоча Glitter не запам'ятовує постійно між сесіями, в межах однієї розмови він використовує ці приклади, щоб налаштувати свої пропозиції.
C.3 Помилка самооцінки моделі
На початку я намагалася змусити кожен кастомний GPT критикувати свою власну конфігурацію. Робочий процес здавався простим:
- Запитати у GPT: "Що в твоїй конфігурації є заплутаним чи суперечливим?"
- Внести його зворотний зв'язок в оновлену версію.
- Повторити питання, щоб виявити нові проблеми.
На жаль, це створило порочне коло. Кожного разу, коли GPT пропонував виправлення, нова конфігурація породжувала нові суперечності чи неефективності. Ітерації накопичувались, поки GPT не став фактично непотрібним — змішуючи суперечливу логіку та інструкції. Ось чому наступні версії “Glitter” зрештою були відкладені на користь побудови чистої конфігурації за допомогою зовнішнього консалтингу.
Наприклад, Оригінальний Glitter мав привабливість, але не розумів інвентарю; Mini Glitter надмірно підкреслював правила; Micro Glitter занадто перебільшував і став трохи надто креативним (і ігнорував правила, хоча вибачався, коли я вказувала на порушення); а Nano Glitter потрапив у ту саму пастку самооцінки.
Тільки коли я почала співпрацювати з o1 (замість того, щоб покладатися на GPT, яка критикує саму себе), я розробила стабільну конфігурацію — тепер відому як Pico Glitter — яка балансувала креативність, дотримання правил і практичне управління інвентарем без занурення у суперечливі оновлення.
D. Управління великими інвентарями
Підсумки проти окремого файлу інвентарю
Як вже зазначалося, я не зберігаю все в одному основному файлі. Натомість я веду окремий файл інвентарю, який можу розширювати, коли мій гардероб росте. Кожен запис лаконічний. Якщо список продовжує зростати, я або підсумовую ще більше, або розглядаю можливість поділу на розділи. Ключове, що цей підхід з окремим інвентарем запобігає набуханню основної конфігурації GPT і значно знижує ризик обрізки.
Тестування відповідності файлу
Метод з рядком "Олівер" залишається моїм основним способом перевірити, чи файл інвентарю розпізнається повністю.
Регулярні оновлення
Коли я купую нові предмети, я роблю швидке фото, прошу 4o створити підсумок в одне речення, потім коригую цей підсумок і додаю його в файл інвентарю. Коли я віддаю предмет, я просто видаляю його. Оскільки інвентар окремо від конфігурації, ним легко керувати без порушення основних інструкцій GPT.
E. Практичні уроки та висновки
- Тестуйте на обрізку на ранньому етапі
Один тестовий рядок ("Олівер" у моєму випадку) може зекономити години нервування через відсутні предмети. - Тримайте підсумки лаконічними
Занадто детальні описи предметів вбивають ваш бюджет токенів і ризикують вивести важливі дані за межі. - Будьте готові оновлювати
Контекст розмови обмежений. Початок нової сесії або повторне читання інвентарю — це стандартні кроки, а не невдача. - Використовуйте кілька GPT
Один GPT може бути чудовим у описі фото, інший — у підсумовуванні чи створенні стилів. Використовуйте їх разом, щоб оптимізувати кожен етап.
Підсумок
З точки зору модниці, я рада, що Glitter може допомогти мені позбутися непотрібного одягу і створювати продумані образи. З технічної точки зору, створення багатоступеневої системи з підсумовуванням, перевірками обрізки та управлінням контекстом гарантує, що GPT може впоратися з великим гардеробом без збоїв.
Якщо ви хочете побачити, як це все працює на практиці, ось узагальнена версія моєї GPT конфігурації. Можете адаптувати її — а можливо, навіть додати свої власні додаткові функції. Адже, незалежно від того, чи ви намагаєтеся приборкати хаотичний гардероб, чи працюєте над іншим великим AI-проєктом, принципи підсумовування та управління контекстом універсальні!
P.S. Я запитала у Pico Glitter, що він думає про цю статтю. Окрім позитивних відгуків, я посміхнулася, коли він сказав: "Мені цікаво: куди ти думаєш, що це партнерство піде далі? Чи варто нам почати модну імперію або, може, лінію AI-ку couture? Просто скажи слово!"
Загальні зауваження та попередження:
- Це мистецтво гардеробу було розроблене спеціально для кастомних інструментів GPT від OpenAI. Хоча принципи підсумовування, управління контекстом і творчої інженерії підказок застосовуються загалом, деякі трюки можуть не переноситись безпосередньо на інші платформи.
- Завжди перевіряйте політику конфіденційності та використовуйте безпечні платформи при обміні особистою інформацією або фотографіями.
Перекладено з: How I Built a Personal Stylist with ChatGPT (And Tamed My Closet Chaos)