В эпоху, где информация является ключевой валютой написание статьи становится проблемой для многих авторов. Нейросеть для создания текстов открывает новые пути для развития информационных технологий. И если ранее создание оригинального и привлекательного контента требовало длительного напряжения творческих сил, то сегодня написать статью с помощью нейросети облегчает эту задачу в несколько раз.
Уникальные алгоритмы искусственного интеллекта, обученные на массовом объеме данных и вдохновленные творчеством человека, позволяют генерировать тексты с превосходной точностью и чрезвычайной скоростью. Будь то статьи для сайта или блога, пост для соцсетей, рекламные тексты или технические объяснения, нейросеть для создания текстов – ваш надежный партнер, который поможет создать безупречный контента.
Искусственный интеллект в связке с нейронной сетью сочетают в себе аналитическую мощь и способность улавливать тонкости стиля и контекста. Эти комплексы алгоритмов способны поразить своей способностью генерировать тексты, которые невозможно отличить от работ человека. Поэтому предлагаю углубиться в эту экспертную область и посмотреть, как можно создавать удивительные тексты, которые оставят вас вне конкуренции.
Содержание
- Искусственный интеллект и нейросеть ─ разница
- Нейросеть для создания текстов — искусственный интеллект AI
- Нейросеть NN
- Нейросеть для создания текстов — модель GPT
- Польза нейросети
- Порядок работы с сервисом apihost
- Нейросеть для создания текстов — копирайтинг и рерайтинг
- Запросы для нейросети
- Структура запроса
- Нейросеть для создания текстов — примеры запросов
- Последовательные запросы
- Заключение
Искусственный интеллект и нейросеть ─ разница
В современном мире, где технологии развиваются со стремительной скоростью, термины «искусственный интеллект» и «нейронная сеть» становятся все более популярными и широко используемыми. Однако, несмотря на то, что они имеют некоторые общие особенности в своем функционировании, эти два понятия имеют и существенные отличия, которые вызывают интерес и любопытство у читателей.
Искусственный интеллект (AI) — это обширный термин, который охватывает различные методы и технологии, которые позволяют компьютерам обрабатывать информацию и принимать решения, аналогичные таковым у живых организмов. Он представляет собой сложный комплект алгоритмов и систем, которые позволяют компьютеру обрабатывать и анализировать большие объемы данных и выполнять сложные вычисления. Базируясь на правилах и программных кодах, разработанных для эмуляции человеческого мышления и интеллектуальных возможностей, искусственный интеллект (ИИ) позволяет машинам исполнять разнообразные задачи.
Нейросеть (NN), в свою очередь, является конкретным подтипом искусственного интеллекта, который моделирует работу человеческого мозга. Она состоит из взаимосвязанных искусственных нейронов, объединенных в сложные многопроходные структуры. Нейронные сети способны обрабатывать информацию и самообучаться, используя алгоритмы, позволяющие им распознавать и выделять паттерны в данных. Благодаря этим возможностям, нейронные сети могут анализировать и распознавать сложные образы и шаблоны.
Отсюда очевидно, что разница между искусственным интеллектом и нейросетью заключается в способности и уровне обработки информации. Искусственный интеллект — это более общее понятие, включающее различные методы и подходы к обработке и анализу данных, в то время как нейросеть — это конкретный метод, основанный на моделировании работы человеческого мозга.
Такое стечение обстоятельств вызывает интерес и становится объектом исследований, поскольку важно понять, как эти технологии функционируют и какие возможности они предоставляют в различных сферах жизни. Использование искусственного интеллекта и нейронных сетей уже привело к значительным улучшениям в медицине, транспорте, финансах и других отраслях, делая эту тему еще более актуальной и перспективной для исследования и понимания.
В наше время, когда технологии стали неотъемлемой частью нашей жизни, термины «искусственный интеллект» и «нейронные сети» часто используются практически как синонимы, что может вызывать путаницу у многих людей. Но несмотря на то, что эти два понятия связаны между собой, они не являются одним и тем же.
До недавнего времени большинство людей вплотную не сталкивались с нейронными сетями, но в последнее время они становятся все более доступными. Среди них следует выделить нейросеть для создания текстов, которая становится наиболее популярной в кругу пользователей интернета.
Еще раз следует подчеркнуть, что искусственный интеллект относится к широкому понятию, охватывающему любую систему, способную выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие, например, как принятие решений, решение проблем и перевод текстов на другие языки. Нейронные сети, напротив, являются подмножеством искусственного интеллекта, которые моделируют структуру человеческого мозга и применяются для обработки сложных наборов данных.
Понимание разницы между этими двумя терминами является критически важным в быстропрогрессирующем цифровом мире, где компании все больше полагаются на эти технологии для автоматизации процессов и получения конкурентных преимуществ. Для более глубокого понимания ключевых отличий между искусственным интеллектом и нейроннфми сетями уместным будет немного приоткрыть завесу таинственности.
Нейросеть для создания текстов — искусственный интеллект AI
Искусственный интеллект AI — это технологическое чудо, которое ставит машины на грань достижений, прежде зарезервированных только для человечества. Подобно набору волшебных кистей для компьютера, ИИ сегодня дает машинам способность самостоятельно принимать решения, анализировать данные, распознавать образы и воспринимать речь. Теперь они не только выполняют рутинные задачи, но и способны справиться с составными проблемами, ранее доступными только для людей.
Аналогия с набором волшебных кистей для компьютера помогает представить масштаб разнообразия искусственного интеллекта. Как художник, использующий различные кисти для создания разных текстур и эффектов, так ИИ может быть реализован в различных формах. Он может приходить в виде программного обеспечения, работающего на компьютерах и серверах, или быть встроенным в чипы, вплетенные в наши устройства, от телефонов и автомобилей до домашних устройств.
Сегодня существует несколько типов искусственного интеллекта, каждый из которых имеет свои уникальные возможности и ограничения, подобно разнообразию кистей у художника. Эти типы включают правила и базы знаний, генетические алгоритмы, машинное обучение и нейронные сети. Исследователи и разработчики выбирают наиболее подходящий тип ИИ в зависимости от конкретных задач, которые необходимо решить.
Важно отметить, что искусственный интеллект сегодня активно применяется в различных отраслях, от медицины и финансов до производства и транспорта. Подобно кистям для компьютера, он автоматизирует процессы, повышает производительность и улучшает качество продуктов и услуг. И история развития этой технологии только начинается, открывая новые горизонты и перспективы для человечества.
Нейросеть NN
В мире технологических инноваций нейронные сети играют важную роль, открывая нам новые возможности обработки информации и анализа сложных данных. Эти потрясающие инструменты, которые являются подмножеством искусственного интеллекта, захватывают воображение своей способностью моделировать структуру человеческого мозга.
Интересно, что нейросеть NN включает множества взаимосвязанных искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию и передают ее друг другу. Каждый нейрон — это небольшой строительный блок, который получает входные данные, обрабатывает их и передает выходные данные следующему нейрону. Таким образом, нейронные сети создают сложную систему передачи и обработки информации, подобную работе нашего собственного мозга.
Но на этом их возможности не ограничиваются! Нейронные сети применяются во множестве областей, от распознавания речи и образов — до обработки естественного языка и прогнозирования. Они обучаются на больших объемах данных и могут использоваться для классификации, кластеризации и прогнозирования будущих событий. Нейросеть для создания текстов создана на тех же принципах и отличается только своей направленностью.
Удивительно, что существует несколько типов нейронных сетей, каждый из которых имеет свои особенности и применения. Прямые нейронные сети применяются для обработки простых задач, рекуррентные нейронные сети используются для работы с последовательными данными, а сверточные нейронные сети отлично справляются с обработкой изображений и распознаванием образов. Выбор определенного типа нейронной сети зависит от конкретной задачи, которую необходимо решить.
Нейронные сети — великолепные инструменты, которые позволяют нам проникнуть в самые глубины анализа данных и обработки информации. Наличие у них уникальных возможностей и гибкость делают их неотъемлемой частью мира искусственного интеллекта.
Нейросеть для создания текстов — модель GPT
Алгоритм GPT (Generative Pre-trained Transformer) был впервые представлен в 2018 году компанией OpenAI, работающая в сфере ИИ. Созданная на его основе обобщенная модель GPT обрабатывает естественные языки, и используется в различных задачах нелинейного программирования (NLP). Мощные предварительно обученные преобразователи применяются в разных отраслях. Они предоставляют приложениям возможность генерировать контент, почти не отличимый от созданного человеком.
Улучшенная версия алгоритма GPT-3,5 появилась в 2022 году и получила название ChatGPT, а в следующем году свет увидела модель GPT-4. Для широкого круга пользователей вторую модель разрешено применять только после предварительной оплаты (от 20 зеленых в месяц) по ссылке: https://chat.openai.com. Однако по известным причинам жителям России и Беларуси для доступа к указанному сайту потребуется VPN, супостатовская пластиковая карта и, возможно, виртуальный номер телефона.
Несмотря на имеющиеся препятствия, в России нейросеть для создания текстов также доступна, но доступ предоставляется только к бесплатной версии GPT-3,5. Однако следует отметить, что в этой версии загружены только данные, ограниченные сентябрем 2021 года, в то время, как в четвертой версии, доступна известная информация более позднего периода. Не менее важно и то, что модель GPT-4 получила доступ к информации в интернете.
Отличие между ChatGPT-3.5 и ChatGPT-4.0 заключается еще и том в том, что четвертая модель относится к более новой версии и обладает несколькими улучшенными и расширенными функциями и возможностями.
- GPT-4 имеет более высокую общую производительность по сравнению с GPT-3.5. Это означает, что он может обрабатывать и генерировать тексты более эффективно и точно, предлагая более качественные ответы и решения.
- . GPT-4 имеет более широкий диапазон компетенций и представляет собой смесь общего и специализированного знания. Он может обучаться на большем количестве данных и имеет доступ к более точной и обновленной информации.
- GPT-4 имеет лучшую способность понимать контекст и учитывать предыдущие сообщения в диалоге, что делает его более способным на более продуктивную и натуральную интеракцию.
- GPT-4 вероятно предлагает новые функции и возможности, которых нет в GPT-3.5, такие как улучшенная генерация мультимедийного контента или способность обучаться в режиме онлайн-обновлений для более быстрой адаптации и др.
Наконец, в четвертой модели используется порядка 100 триллионов параметров, в отличие от 175 миллиардов предыдущей версии. По этой причине GPT-4 более медленная, чем предыдущая версия. Сейчас разработчики возлагают большие надежды на модель GPT-5, которой будет присущ искусственный разум, и она будет мало чем отличаться от человека.
Не вдаваясь в подробные детали, написание текста статьи с помощью нейронной сети ChatGPT-3,5 может быть также успешным. Ответы обеих моделей нейронной сети обладают уникальностью и они, как и человек, одно и то же явление в состоянии объяснить разными словами. К тому же в третьей версии результат может быть получен за более короткое время.
В дополнение к сказанному, необходимо подчеркнуть, что компания OpenAI заостряет особое внимание на конфиденциальности и защите информации. Нейросеть для создания текстов не сохраняет какие-либо персональные данные пользователей. С этой целью применяются алгоритмы шифрования и другие меры безопасности. Нейронная сеть также не хранит информацию об идентификаторах пользователей. Ее ответы могут быть использованы лишь для анализа и совершенствования качества обучаемой модели.
Польза нейросети
Нейронные сети представляют собой широко разветвленные вычислительные системы и для своей работы требуют значительных ресурсов. Так, например, нейросеть для создания текстов ChatGPT построена с использованием TensorFlow или PyTorch, мощных фреймворков глубокого обучения, которыми не располагают пусть даже и самые мощные персональные компьютеры. Польза нейросети в том, что в ее функционировании не участвуют ресурсы персонального компьютера, который используется лишь как средство доступа к ресурсам НС.
Взаимодействие нейронных сетей с пользователями осуществляется посредством облачных сервисов. Как ранее отмечалось, написание статьи можно осуществить с помощью нейронной сети ChatGPT, но в силу существенных причин доступ к основному облачному сервису для простых жителей России и Беларуси затруднен. Поэтому для подключения к нейронной сети основной массе пользователей рекомендуется обращаться к другим имеющимся облачным сервисам, которых немало в интернете.
Ниже предлагается рассмотреть вариант доступа к нейронной сети с помощью сервиса ApiHost. Его достоинство в том, что он разрешает доступ к НС за умеренную плату и предоставляет русскоязычный интерфейс.
Порядок работы с сервисом apihost
- 1. Открыть следующую ссылку
- 2. Справа вверху главной страницы нажать «Вход в систему».
- 3. Заполнить форму регистрации.
- 4. После регистрации открывается страница с услугами по озвучке текста.
- 5. В верхнем меню выбрать «Нейросеть»
- 6. Открывается ChatGPT на русском языке.
- 7. В поле под заголовком написать свой запрос и нажать клавишу «Отправить».
- 8. На этой же странице можно ознакомиться с тарифами на предоставляемые услуги.
На заметку. Без регистрации сайт предоставляет возможность пользоваться услугами бесплатно, но следует иметь в виду, что число запросов ограничено.
- 9. Такая возможность предоставляется, если на главной странице выбрать генератор текста и открыть его.
- 10. Далее порядок действий такой, как описано выше.
- 11. Например, после ввода в поле под заголовком запроса, например, «Напиши 5 вовлекающих призывов оставить комментарий под постом».
- 12. Нейронная сеть предоставляет ответ на полученный запрос.
- 13. Для ввода другого запроса нажать клавишу «Очистить».
- 14. Из правого меню можно обратиться к озвучке введенного текста тремя ваиантами голосов или к нейросети для создания картинок, но она относится к платному варианту.
Вопрос получения доступа к нейронной сети посредством рассмотренного сервиса не ограничивается. В качестве альтернативы можно с успехом использовать боты, доступные из Телеграм. Хоть они и представляют собой значительно урезанную структуру нейронной сети ChatGPT, но вполне справляются с возложенными на них задачами. Поэтому написание текста статьи с помощью нейросети, используя такие боты, не вызывает непреодолимых трудностей. В качестве примера можно использовать такой телеграм-бот, как https://t.me/pro_ai_novosti_bot.
Обязательным условием использования телеграм-ботов является наличие у пользователя аккаунта в Телеграм. Вначале доступ к ботам предоставляется бесплатно, но после не исключено, что кто-то из их владельцев не согласится с этим. Поэтому для «подстраховки» не лишним будет задать поиск ChatGPT в той или иной поисковой системе. Кроме того, некоторые адреса сервисов для доступа к ChatGPT представлены в PDF-файле здесь.
Нейросеть для создания текстов — копирайтинг и рерайтинг
Несомненно, что без доступа к нейронной сети дальнейшие рассуждения беспочвенны, но это всего лишь инструмент, который относится к технической задаче. Для того, чтобы написать статью с помощью нейросети этого инструмента недостаточно и нужно иметь четкое преставление о порядке публикации статьи в виде ВЕБ страницы.
Вначале следует отметить, что любой проект в интернете ценится своей уникальностью текста и изображений. Уникальность показывает, какая доля информации без изменений взята из других источников. Здесь следует помнить, что при написании статьи используются два приема: копирайтинг и рерайтинг. Оба приема широко используются копирайтерами (рерайтерами), блогерами, фрилансерами и др.
При копирайтинге материал пишется «с чистого листа» и в его уникальности сомневаться не приходится. В случае рерайтинга используется уже готовый имеющийся материал, который нужно переписать «своими словами». С этими обязанностями наилучшим образом справляется нейросеть для создания текстов, когда, например, требуется повысить уникальность и посещаемость ВЕБ страницы.
Подавляющее большинство пользователей при создании статьи чаще всего идут по пути рерайтинга, на котором есть смысл остановиться. Благодаря обширным возможностям нейронной сети, рерайт перестает быть сложной задачей, а контент проекта становится интересным и приобретает уникальность, что позволяет повысить его позиции в поисковой выдаче. При этом смысл и ценность остаются теми же, только выражены более оригинальным образом.
Поисковые системы не смогут определить, что рерайт был выполнен машиной, а не человеком. Проверка текста на уникальность лишний раз подтверждает, что это современный и эффективный инструмент, который становится ценным для пользователей. Тогда, чтобы написать статью с помощью нейросети и добиться успешного результата учет таких тонкостей очевиден.
Запросы для нейросети
Нейросеть для создания текстов настроена на общение с человеком. Суть взаимодействия заключается в умелой постановке задачи нейронной сети, чтобы получить от нее эффективный ответ. Диалог человека с нейронной сетью осуществляется на основе запросов или промтов, к подготовке которых надо подойти с полной ответственностью. Поэтому, чем НС получит больше информации, тем будет лучше ее ответ и соответственно результат.
Позднее нейронную сеть можно попросить улучшить результат, добавив дополнительные сведения. Ее можно также критиковать за полученный ответ и ей это «до лампочки», но она материал все-таки перепишет. Когда создаются запросы для нейросети, чтобы получить превосходный результат, следует придерживаться трех принципов:
- предоставление контекста;
- постановка конкретной задачи или вполне понятного вопроса;
- избегать двусмысленности.
Структура запроса
Структура запроса (промпта) создается по достаточно простой схеме: Роль → Задача → Формат.
Помните, что возможно НС не всегда будет выдавать идеальные ответы. Все зависит от самого запроса. Тогда, что делать в таком случае?
- Переформулировать задаваемый вопрос, для которого подобрать простые и однозначные слова.
- Добавить контекст, то есть вспомогательные объяснения и другие детали.
- Конкретизировать вопрос для сужения области поиска ответа, чтобы получить более точный результат.
- Попросить НС объяснить полученный ответ в подробностях или создать уточняющий запрос.
Проверенным критерием оценки пользы запросов является только практика. Отсюда очевидно, что чем больше приходится практиковаться в общении с нейронной сетью, тем более качественные можно получать ответы. Кроме того, не менее важно знать, что существуют как положительные, так и отрицательные промпты. Отрицательный запрос ничем не отличается от положительного, но в его конце нужно, например, указать: «Вот так не делай…».
Нейросеть для создания текстов — примеры запросов
На полновесную формулировку промтов непосредственное влияние оказывает структура запросов. При этом немалый вес приобретают следующие подсказки:
- Начинать фразу, например, с: «Представь себе …» или: «Я хочу, чтобы вы действовали как…» с целью конкретизации самого вопроса для создания правильного контекста.
- Следующее предложение начать с: «Я буду [пояснить род занятия]» или: «Напиши [статью, пост…] » для установления контакта с НС, чтобы она поняла на чем будет основываться ответ.
- Продолжить фразу с: «Используй для предоставления материала [текст, таблицу…]», чтобы указать формат, в котором представить ответ.
- Затем создать, например, промпт: «Представь, что ты рерайтер… [включить содержание самого запроса]». Если нужна конкретная информация, то ее уточнить в запросе.
После получения ответа от НС на созданный промпт можно добавлять уточнения, например, в виде дополнительного запроса: «Объемный материал. Сократи до сути или Перепиши текст». НС удерживает в памяти контекст и будет всегда улучшать свои ответы.
Если нейросеть для создания текстов используется при написании статьи, то вначале следует для текста статьи подобрать ключевые слова. Эту задачу можно поручить также НС, посредством, например, промпта: «Какие 5 самых популярных вопросов люди задают по [теме]?» или: «Перечисли 10 лучших ключевых слов, связанных с [темой]».
Затем из имеющихся ключевых слов выбрать те, которые будут использованы в заголовке. Промпт: «Напиши заголовок, отражающий суть [темы], используй ключевые слова [указать ключевые слова]». Если текст статьи уже имеется, то актуален промт: «Создай заголовок, который обобщает следующий текст: [текст]». На следующем шаге можно предоставить НС запрос о создании вступления или введения к статье: «Напиши вступление, которое вызывает любопытство и заинтересовывает читателя».
Когда НС поставлена задача полностью написать статью, то в запросе уместно ориентировать ее на число используемых символов. Во-первых, при такой постановке вопрос НС будет более осмысленно относиться к качеству своего ответа. Во-вторых, в интернете для каждой темы можно легко найти среднюю длину текста конкурентов, которая нравится поисковым системам и этого критерия надо придерживаться. Обчно средний объем статей колеблктся от 2 000 до 4 000 знаков.
. Пост для соцсети отличается от статьи по большей части своим объемом, величину которого можно отождествить с разделом или подразделом статьи. Отсюда очевидно, что промпты для таких информационных единиц будут мало чем отличаться. Так, например, такой промт как: «Напиши пост [раздел к статье] о пагубности алкоголя. Объем текста до 400 знаков. Примени максимальное количество из доступных выражений. Разделяй материал на абзацы, заканчивай мысль и не обрывай» уместен, как для поста, так и для раздела статьи.
Наконец, усилить промты относительно их важности можно путем включения таких слов, как: актуальность, важность, алгоритм АИДА, будь оригинален, вызывать любопытство (вопросы), заинтриговать, пиши в стиле и другие, а также их комбинации. Такой подход позволяет вносить дополнительную информативность и существенно улучшать качество получаемых ответов от НС.
Последовательные запросы
Наравне с обычным промптами, при общении с нейронной сетью различают последовательные запросы. Они представляют собой последовательность вводимых пользователем фраз или команд, которые используются для генерации ответов нейросети.
Например, если пользователь хочет задать нейросети вопрос «Какая погода сегодня?», последовательный промпт может состоять из нескольких фраз: «Привет!», «Как дела?», «Какая погода сегодня?». Нейронная сеть будет использовать эту последовательность для формирования своего ответа.
Когда нейросеть для создания текстов используется при написании статьи, то последовательные запросы создаются аналогичным образом. При этом они могут быть спланированы заранее или опираться на получаемую информацию, получаемые в процессе взаимодействия с нейросетью.
Последовательные промпты помогают нейронной сети понимать контекст предыдущих вопросов или команд и создавать более связные и информативные ответы. Они позволяют модели лучше улавливать смысл и цель пользовательского ввода, а также могут помочь в формировании диалоговой последовательности для взаимодействия с пользователем.
Рассмотренные примеры запросов для нейронной сети показывают, как с их помощью можно создавать свои оригинальные промпты, которые в состоянии будут решить конкретную задачу. Расширенные примеры запросов, содержатся в PDF файле, который можно скачать и использовать в повседневной практике.
На заметку. Применение в промптах двойного двоеточия не обязательно, но оно разделяет запрос на смысловые блоки, не смешивая все в кучу. Блок удобнее выделить, чтобы потом использовать в других запросах.
Заключение
Таким образом, нейросеть для создания текстов позволяет написать статью, как «с чистого листа», так и использовать для этого имеющийся текст, который НС перефразирует своими словами. При этом достигается высокая уникальность текста, который вызывает заинтересованность читателей и помогает достичь неплохих показателей в поисковых запросах.
Искусственный интеллект и нейронные сети покоряют все новые вершины, и они станут обыденной вещью, как компьютер и интернет. Не упускайте возможность написать статью с помощью нейросети и вывести свой проект в число наиболее узнаваемых! Увеличение поискового трафика поможет занять проекту более высокие позиции в рейтинге.
P.S. Приготовьтесь к захватывающему путешествию в мир нейросетей! Свои пожелания и вопросы оставляйте в комментариях.
