ChatGPT中，用户自行创建的个性化GPT，并不拥有逻辑上独立的潜在空间。
如果你是在询问关于通过OpenAI平台创建的自定义ChatGPT版本，例如利用OpenAI提供的API进行个性化定制和优化的场景，那么对于每个自定义版本的ChatGPT，它们的“潜在空间”依然是基于原始GPT模型的。但是，通过调整和定制化，你可以在一定程度上影响模型的行为和输出，从而使得每个自定义版本的ChatGPT在处理特定类型的查询或任务时表现出独特的特征。
在这种情况下，潜在空间的“逻辑独立性”可能不像从零开始训练一个全新模型那样显著，因为所有的自定义版本仍然是建立在相同的基础模型之上的。然而，通过引入特定的训练数据、调整模型参数（如温度、最大令牌数等），或者使用特定的提示和终止策略，可以在一定程度上调整模型的输出，使其更加符合特定的应用场景或用户需求。
例如：
特定领域的优化：通过向模型提供特定领域的文本数据进行微调，可以使模型在该领域的文本生成中表现得更加精准和自然。
—ChatGPT-4
个性化的响应风格：通过调整模型的生成参数（如响应的长度、多样性等），可以定制模型的响应风格，使其更加符合用户的期望。
内容过滤和指导性回答：通过设定特定的指导性问题或前置条件，可以引导模型生成符合特定价值观或标准的内容。
因此，虽然这些自定义版本的ChatGPT在技术上共享同一个底层模型，但通过个性化的训练和定制，它们可以在处理信息和生成回答的方式上表现出逻辑上的独立性和差异性。这种灵活性是通过结合原始模型的强大能力和个性化调整的结果。
API接入外部资源，以及持续的微调，使得自定义GPT能够具备个性化特征和能力。
例如著名数据软件Wolfram的GPT，即可通过接口与ChatGPT的外部资源服务（chatgpt.wolframcloud.com）进行交互。
