20 juni 2025
Går det åt för mycket tid på att omprompta och redigera AI-resultat, även för samma uppgifter?
Många undrar varför deras AI-verktyg inte förbättras trots att man gör det på samma sätt mellan gångerna. Det här är en vanlig utmaning som vi stöter på ofta på Crux Comms.
Vi har utvecklat ett systematiskt tillvägagångssätt för att träna AI-modeller för kontinuerlig förbättring över tid.
Här är tre beprövade metoder för att träna dina AI-modeller som ger riktig förbättring, inte bara snabbare resultat:
1️⃣ Mata in bättre exempel Sluta använda generiska mallar. Ge din AI ditt bästa tidigare arbete, t ex framgångsrika mediepichar, den perfekta pressreleaen, uppdaterade strategidokument och talespersonsmaterial. Bättre input skapar bättre output.
2️⃣ Förbättra dina instruktioner över tid Efter varje AI-session, notera vad som fungerade och vad som inte gjorde det. Uppdatera dina promptar baserat på dessa lärdomar. Använd enkla ramverk som PFSET (Persona, Format, Style, Example, Task) för att strukturera dina förfrågningar tydligare.
3️⃣ Använd minnesfunktionen för att skapa återkopplingssloopar Om du använder ett verktyg som ChatGPT med minnesfunktion aktiverad, be aktivt modellen att komma ihåg vad som fungerade. När du har redigerat eller förfinat ett resultat, sammanfatta din slutliga version och förklara för modellen varför den var framgångsrik. Det skapar en utvecklande referenspunkt som skärper dina resultat över tid.
Målet är att höja din AI-implementation, inte bara automatisera befintliga processer.