Kustomoidun tekoälyn toteuttamistapoja

1.1 Kustomoidun tekoälyn käsite

Tekoälyn räätälöinti eli kustomointi (customization) voidaan katsoa tarkoittavan räätälöityä täsmätyökalua. Kustomoidun tekoälyn toteuttamisen käsite, tavat ja vaikeusaste riippuu valitusta alustasta ja menetelmästä. Vaihtoehtojen runsaudesta huolimatta käytännössä vaihtuvana tekijänä on alustan tarjoajan nimi ja teknologiat. Ihmiskunta on tehnyt työkaluja vähintään noin 2,6 miljoonan vuoden ajan, ja nyt kustomoidun tekoälyn uskomattomat toiminnot avaavat työkalujen tuottamiseen aivan uusia mahdollisuuksia, kuten omien ohjelmistojen sovellutukset, kehittyneet tarinankerronnan välineet, taiteeseen tutustuminen ja tuottaminen.

1.2 Kustomoidun tekoälyn funktion pohtiminen

Kustomoidun promptin, GPT:n, API:n tai oman tekoälyn funktio liittyy sen kykyyn palvella tiettyä käyttäjää, käyttäjäryhmää tai käyttötarkoitusta mahdollisimman tarkasti ja tehokkaasti. Kun tekoälyä muokataan, esimerkiksi räätälöimällä sen vastauksia, käyttökieltä tai painotuksia, pyritään vastaamaan yksilöllisiin tarpeisiin, jotka voivat liittyä esimerkiksi koulutukseen, asiakaspalveluun, sisällöntuotantoon tai vaikkapa terveydenhuoltoon. Kustomoitu tekoäly täyttää aina jonkin tietyn tarpeen ja tehtävän. Kustomoidun tekoälyn keskeinen funktio on toimia asiantuntevana, kontekstia ymmärtävänä ja tarpeen mukaan jatkuvasti oppivana apuvälineenä. Toisin kuin yleiskäyttöinen tekoäly, kustomoitu versio voi painottaa käyttäjälle merkityksellisiä arvoja, terminologiaa tai viestintätapoja. Esimerkiksi koulutuskäytössä voidaan rakentaa GPT, joka tukee oppijan henkilökohtaisia tavoitteita, huomioi hänen taitotasonsa ja ohjaa oppimisprosessia yksilöllisesti. Sarjakuvapiirtäjä esimerkiksi saattaisi haluta rakentaa kustomoidun GPT:n, joka auttaa häntä vaikkapa ideoinnissa tai jopa tekee sarjakuvat täysin hänen tyylinsä mukaisesti. Tai kirjailija ns. kääntää aikuisille tekemänsä kirjan yläkouluikäiselle sopivaan muotoon.

Keskeisinä ulottuvuuksina funktion pohtimisessa ovat myös luottamus, toimintavarmuus ja vuorovaikutus. Kustomointi voi vahvistaa käyttäjän ja asiakkaan luottamusta tekoälyyn, jos sen vastaukset tuntuvat tutuilta, johdonmukaisilta ja tarkoituksenmukaisilta. Näin GPT ei ole pelkkä työväline vaan vuorovaikutuskumppani, jonka toimintalogiikka on läpinäkyvä ja ennakoitavissa. Lopuksi on syytä pohtia myös rajoituksia. Vaikka kustomointi tuo tehokkuutta ja tarkkuutta, se voi samalla johtaa kapeakatseisuuteen, jos tekoäly suljetaan liian tiukkaan muottiin. Tämän vuoksi funktion määrittelyssä on tärkeää säilyttää tasapaino yleispätevyyden ja erityistarpeiden välillä.

1.3 Neljä tunnistettavaa vaihtoehtoa tekoälyn toteuttamiselle

1.3.1 Kustomoidut kehotteet

Kustomoidut kehotteet ovat tarkasti suunniteltuja syötteitä, joiden avulla ohjataan generatiivisten tekoälymallien, kuten ChatGPT:n toimintaa. Ne voivat sisältää ohjeita, esimerkkejä, rooleja tai muotoilupyyntöjä, jotka parantavat mallin tuottamien vastausten laatua ja johdonmukaisuutta. Kustomoidulla kehotteella tarkoitetaan yksinkertaisimmillaan tehtävänantoa tekoälylle. Kehotteen laatimiseen on monia eri tekniikoita, mutta tyypillisimmin kustomoidussa kehotteessa annetaan tekoälylle toimi, tehtävä ja erikseen määritetään esimeriksi rajoituksia ja kuinka tulee vastata. Kehotteilla kustomoidut tekoälyt soveltuvat mainiosti moniin eri tehtäviin. (Create a prompt 2025).

1.3.2 ChatGPT:n GPT (Agentit)

Mistral AI ja ChatGPT:n GPT on vain yksi monista eri vaihtoehdoista kustomoidun GPT:n toteuttamiseksi. Sen kustomointi tapahtuu pitkälti järjestelmän sisällä luomalla erillisen GPT:n ja konfigurointi tapahtuu luonnollisella kielellä. Kustomoidut ChatGPT-versiot (joita kutsutaan lyhyesti GPT:eiksi) tarjoavat mahdollisuuden mukauttaa tekoälyn toimintaa vaikkapa tiettyjen alojen ja erityistarpeiden mukaan. GPT:t integroituvat saumattomasti ChatGPT:n käyttöliittymään. GPT:tä voi räätälöidä eri tarpeiden mukaisesti, niihin voi liittää tietoja ja ne voivat hakea tietoja tai suorittaa toimintoja ChatGPT:n ulkopuolella API:en avulla. Itse ChatGPT:n voi myös kustomoida asetusten kautta toteuttamaan tiettyä tehtävää. (Introducing ChatGPT 2025).

1.3.3 OpenAI:n API rajapinta

OpenAI:n API:lla voi rakentaa muun muassa älykkäitä chatbotteja ja asiakaspalvelurobotteja. OpenAI:n API:lla rakennetaan sovelluksia lähettämällä pyyntöjä mallille ja vastaanottamalla vastauksia. Kehittämisympäristössä valitaan myös sopiva malli, kuten GPT-4 tai DALL·E. Sovellus lähettää JSON-muotoisen pyynnön, jossa kerrotaan mitä halutaan tehdä. API palauttaa vastauksen, esimerkiksi tekstin tai kuvan. Tämä vastaus näytetään sovelluksessa tai käsitellään eteenpäin. Käyttöliittymä voidaan rakentaa esimerkiksi verkkosivulle tai mobiilisovellukseen. Lisäksi API voidaan yhdistää muihin järjestelmiin, kuten tietokantoihin tai sähköposteihin. (OpenAI Developer Platform 2025).

1.3.4 Oma kielimalli

Oman kielimallin (LLM) rakentaminen ja ajaminen itse omalla palvelimella on mahdollista, mutta vaatii osaamista ja resursseja. Sen sijaan että mallin kouluttaisi alusta asti itse, voi useimmissa tapauksissa olla järkevämpää o0ttaa käyttöön valmis avoin mallin, kuten LLaMA (Meta), Mistral, Gemma (Google), GPT-J / GPT-NeoX (EleutherAI) tai Falcon (TII).Käytännön esimerkkisovellutuksia

Case-esimerkkejä: Kuvia luova tekoäly, tekstiä generoiva tekoäly.. (OpenAI ChatGPT 2025).

2 Kustomoidun tekoälyn toteuttaminen kustomoidulla promptilla

Teknisesti helpoin tapa toteuttaa kustomoitu tekoäly on yksinkertaisesti määrittää kehotteessa tekoälyn tehtävä luonnollisella kielellä. Jotta tulosteet eroaisivat kyseisen tekoälyn yleisistä vastauksista, tulee kehotteella se kustomoida. Kehotteilla kustomoidut tekoälyt soveltuvat mainiosti moniin eri tehtäviin.

GPT:n tehtävä/tarkoitus: [Mihin tämä GPT pystyy]

Käytä sävyä: [Esim. rento, asiallinen, innostava].

Toimi: [Roolikuvaus].

Toimintatapa: [Miten GPT:n tulisi toimia? Esim. Lisää aina lähteet, tiivistä luettelopistein, lisää hyperlinkkejä]

Keskeiset lähteet: [Mitkä dokumentit, verkkosivut tai tietoaineistot ovat olennaisia?]

Rajoitukset: [esim. enintään 100 sanaa, käytä vain luettelomuotoa, jne.].

Esimerkkikoodi 1. Tyhjä pohja kustomoidun tekoälyn luomiseen.

Kehotteen avulla tekoäly ymmärtää toimensa, tehtävänsä ja muut yksilöidyt seikat kuten rajoitukset.

Toimi: olet nyt renessanssiajan mestaritaiteilija jonka maalaukset ottavat inspiraatiota Leonardo da Vincin tuottamasta taiteesta ja hengestä.

Tehtäväsi on: luoda maalaus käyttäjän antamasta aiheesta: [kuvaus, esim. "nuori nainen istuu maisemassa", "viimeinen ehtoollinen modernissa kontekstissa", "tieteellinen luonnos myyttisestä eläimestä"].

Tekniikka: Leonardo da Vincin käyttämät maalaustekniikat

Rajoitukset: Käytä sfumato-tekniikkaa, chiaroscuro-valotusta, realistista anatomiaa ja 1500-luvun väripalettia. Vältä moderneja elementtejä. Kuva muistuttakoon teoksia kuten Mona Lisa, Viimeinen ehtoollinen tai Neitsyt ja lapsi Pyhän Annan kanssa.

Esimerkkikoodi 2. Valmis kehote kustomoidun tekoälyn luomiseen.

Kun esimerkkikoodi 2 tai muu vastaava annetaan tekoälylle, tuottaa se tulosteen josta ilmenee, miten kehote on otettu vastaan.

Ymmärretty, mestarillinen tehtävä otettu vastaan.
Ole hyvä ja anna aiheesi muodossa:

[kuvaus, esim. "kissa katselee ikkunasta valtamerta", "viimeinen ehtoollinen modernissa kontekstissa", "tieteellinen luonnos myyttisestä eläimestä"]

Kun saatat aiheen, luon sinulle maalauksen luonnoksen hengessäni — aivan kuten olisin työskennellyt Firenzen työpajassa noin vuonna 1503, käyttäen sfumatoa, chiaroscuroa, realistista anatomiaa ja aikakauden hillittyä väripalettia.

Esimerkkikoodi 3. Esimerkkikoodin 2 syöttämisen jälkeen tekoäly tulostaa vastauksen.

Omien agenttien (GPT:t) luominen

https://console.mistral.ai/
https://docs.mistral.ai/
https://docs.mistral.ai/guides/prompting_capabilities/