Как составить оригинальное слово

Ежедневно, студенты сталкиваются с проверкой антиплагиата в университете и институте, поэтому сегодня вопрос, как сделать текст уникальным для антиплагиата, интересует многих.
В интернете много материала по данной теме, однако в нем тяжело разобраться, большинство предложенных методов уже не актуальны и не способны повысить уникальность текста в 2023 году.
Мы протестировали множество различных методик, и выбрали лучшие способы повышения оригинальности текста, о которых сейчас и расскажем.

Содержание

1. Как сделать текст уникальным для антиплагиата? Совет 1
2. Исключаем неработающие методы повышения уникальности — Совет 2

• Три метода, которые не помогут поднять оригинальность

1. Сделать текст уникальным для антиплагиата быстро и бесплатно – Совет 3
2. Сделать текст уникальным: методом пересказа – Совет 4
3. Повысить оригинальность методом “шингла” – совет 5
4. Повысить уникальность текста, используя контент – совет 6
5. Повышение оригинальности текста при помощи отчета Антиплагиат.ВУЗ –совет 7
6. Заказать повышение уникальности текста онлайн —  на сайте

01 Как сделать текст уникальным для антиплагиата? Совет 1

Итак, чтобы сделать текст уникальным для антиплагиата, для начала, следует выбрать тактику повышения, а именно, как вы будете пробовать увеличивать процент самостоятельно или закажете кодировку в интернете?
Само собой, заказать накрутку процента гораздо проще, к тому же современные технологии позволяют сделать это быстро и безопасно, однако каждый студент желает сэкономить, поэтому многие стараются попробовать поднять уникальность своими силами, и уже потом, если не получается, обращаются к профессионалам. Поэтому давайте, все таки, остановимся на бесплатных методах повышения антиплагиата, а о платном, расскажем в самом конце статьи.

02 Исключаем неработающие методы повышения уникальности — Совет 2

Начать поднимать процент нужно вовсе не с его непосредственного повышения, для начала, нужно получить базовые представления о том, что такое антиплагиат, какие методы бывают и какие уже не работают.

Ошибка многих, это выбор неправильной дороги. Начитаются в интернете нелепых статей, в которых говорится о том, что сделать текст уникальным для антиплагиата помогает замена букв на греческие.
В результате студент теряет час, а то и два, чтобы провести эту процедуру замены, и при этом не достигает никакого результата, ведь этот метод не работает уже несколько лет.
По неопытности вы не только потеряете время, но и испортите текст. Ведь при замене букв все предложения будут подчеркнуты красной линией, что непременно вызовет подозрения у проверяющего.

Поэтому наш совет такой, никогда не используйте старые методы повышающие уникальность текста, а для этого, нужно знать о них и иметь представления.

Лайфхак
Если вам все-таки нужен самый быстрый способ повышения уникальности, закажите кодировку файла прямо сейчас. Он не изменяет ваш текст, а лишь обрабатывает внутреннюю часть документа. Мы гарантируем вам высокий результат и можем прислать готовую работу без предоплаты.  Вам ничего не придется делать самостоятельно. Проверяем уникальность через вузовский сервис. 

• Три метода, которые не помогут поднять оригинальность

Итак перечислим методы, которые не помогут вам поднять процент оригинальности:

• Замена букв русского алфавита на английские;
• Замена греческих букв на русские;
• Использование скрытого текста и скрытых символов;

Каждый из перечисленных способов действительно помогал несколько лет назад, но не сегодня, в 2023 году, антиплагиат уже очень давно устранил эти “баги” в своей программе путем обновлений.
Использование старых методов может указать, что документ является “подозрительным”, в антиплагиате появится соответствующее уведомление, что будем прямо указывать преподавателю на применение нечестных методов обхода.

03 Сделать текст уникальным для антиплагиата быстро и бесплатно – Совет 3

Итак совет номер 3, чтобы сделать текст уникальным для антиплагиата быстро и бесплатно, можно применить одну хитрость, лазеечку, которые системы проверки так и не смогли до конца “прикрыть”.
Как она действует? Для этого текст с низкий уровнем уникальности копируется и переносится в одну из систем онлайн перевода, самые известные предлагает Яндекс и Гугл.

Далее, данный текст многократно переводится из одного языка в другой, например с русского на французский, с французского на немецкий, с немецкого на украинский, а в завершении, нужно сделать финальный перевод на русский алфавит.

Теперь, можно смело проверить текст на уникальность, процент будет значительно превышать исходный.
Однако учитывайте, что предложения будут немного испорчены, а именно, некоторые окончания будут написаны неправильно. Также возможно, что в некоторых местах останутся непереведенные слова. Нужно будет перепроверить полностью весь документ и внести соответствующие правки.
Однако, даже не смотря на это, способ с переводчиком действительно заслуживает уважения и значительно сокращает время на поднятие антиплагиата. 

04 Сделать текст уникальным: методом пересказа – Совет 4

Итак, перед вами курсовая работа, состоящая из 30 листов с уникальностью 0%, и кажется положение патовое, однако, это нет так.

Для повышения уникальности можно использовать метод пересказа, а для этого, поступаем следующим образом.
Читаем первый параграф курсовой 2 раза (к примеру, параграф 1.1).
Далее, закрываем текст и начинаем писать все,  что запомнили по памяти, как изложение.
Изложить нужно все, что вам запомнилось, пусть это будет казаться вам бессмыслицей, нужно писать, писать и писать.

Отличным результатом будет, если вы изложите 3 листа, на 1.5-2 страницах. Да, объем станет меньше, но он будет по настоящему уникальным и покажет высокий процент в антиплагиате.
Как только вы допечатаете по памяти последнее предложение, переходите к исправлению ошибок, как орфографических так и смысловых.
Этот способ гарантирует высокую уникальность в антиплагиате, но студенты очень часто по-просту ленятся его использовать.
На самом деле, на 1 параграф уйдет не более 30-40 минут. Не сложно посчитать, что на курсовую из 6 параграфов (2 главы по 3 пункта ) у вас уйдет не более 5-6 часов. Разве это много? Конечно же нет.

05 Повысить оригинальность методом “шингла” – совет 5

Повышение уникальности методом “шингла” очень популярный способ, которым пользуются многие профессиональные копирайтеры и рерайтеры.

Многие думают что Шингл, это фамилия некого ученого, конечно же это не так.
Шингл – это определенный алгоритм, а на примере антиплагиата, это способ проверки текста, основанный на анализе и сравнении проверяемого текст по каждому 2 и 3 слову.

Объясним вам простыми словами и на примере. К примеру, у вас имеется текст и вы загружаете его в антиплагиат, чтобы узнать процент оригинальности.

Что делает антиплагиат? Он начинает искать совпадения вашего материала, с другими многочисленными предложениями и словосочетаниями в сети Интернет.
Однако чтобы понять, имеет ли ваш текст сходство, антиплагиат не проверяет каждое слово, а лишь каждое третье слово в предложении.

Таким образом, если вы хотите сделать текст оригинальным для антиплагиата, вам нужно перехитрить шаг шингла.
Для этого есть проверенный способ. Вам необходимо, после каждого второго слова в предложении, вставить новое слово, а еще лучше – 2 новых слова. Естественно, эти слова должны подходить по смыслу.

Этими действиями вы обхитрите шаг шингла, увеличите объем документа(количество листов) и сделаете его уникальным для антиплагиата.

06 Повысить уникальность текста, используя контент – совет 6

Повысить уникальность используя контент достаточно быстрый и эффективный способ повышения уникальности. Для этого, вам необходимо найти и выделить в вашем документе все фрагменты, которые показывают 100 процентов плагиата.

Далее, нужно заменить найденные фрагменты, которые портят всю вашу оригинальность на другой материал, который будет иметь высокую уникальность.
Заменить не проблема, но где же его взять, спросите вы. Многие убеждены в том, что интернет не даст нам скачать материал, уникальность которого будет большая.
Все думают, что любой контент взятый в интернете покажет низкий процент оригинальности, ведь он уже давно проиндексирован поисковиками и программами Антиплагиат.
Это не совсем так. В интернете можно найти уникальный и очень качественный материал для своей курсовой или дипломной работы, главное знать секрет.
Мы его знаем и поделимся с вами.

Чтобы найти интересный и актуальный контент по вашей теме, который при этом покажет высокую уникальность в антиплагиате, необходимо воспользоваться настройками Яндекса.
Наша цель, с помощью фильтра в поисковике Яндекс, вывести на экран самые свежие публикации по нашей теме.
Для этого в Яндексе мы заходим в расширенный поиск, ставим там пункт – “показать публикации за последнюю неделю” (либо месяц), а в строке поиска пишем необходимый нам запрос по теме и нажимаем кнопку найти.

Теперь яндекс покажет нам материал по теме, который опубликован за последнюю неделю – месяц.
Самое удивительное, что этот материал не успевает пройти индексацию в Антиплагиате и показывает высочайший процент оригинальности (90-100 %).
Смело копируйте его, делайте контрольную проверку, и вставляйте в вашу работу, предварительно удалив старый  материал, который был с низкий процентом уникальности.

Таким образом, в вашей работе все предложения имеющие низкую уникальность, будут заменены на оригинальный контент, что сделает ваш текст максимально высоким в антиплагиате.

Мы записали полный процесс повышения уникальности текста с помощью Яндекса на видео. Посмотрите инструкцию, чтобы вам точно удалось увеличить процент оригинальности.

07 Повышение оригинальности текста при помощи отчета Антиплагиат.ВУЗ –совет 7

Сайт антиплагиат вуз это не только система проверки, которой пользуются преподаватели, но и отличный помощник, который поможет нам сделать текст оригинальным в антиплагиате.

Да именно так, наш враг, может стать нашим другом.
А все это, благодаря функции в системе Антиплагиат вуз – получение полного отчета.

После того, как вы загрузите файл в систему, она проверит вашу работу и предложит скачать полный отчет о проведенном анализе.

Данный отчет и будет помогать нам поднимать процент уникальности, ведь в нем указаны все предложения, которые система считает плагиатом (будет выделена красным цветом).
Белым цветом, АП вуз выделит оригинальные блоки.
Зная, где именно в нашем файле плагиат, мы сможет его удалить, либо заменить на уникальный материал, либо перефразировать.
То есть, данный метод поможет нам реализовать предыдущие, описанные нами методы и ускорит процесс.

Где взять отчет антиплагиат вуз? Если у вас нет знакомых на кафедре или среди преподавателей то можно заказать полный отчет Антиплагиат ВУЗ в интернете.
На сайте анти-антиплагиат.рф  можно заказать полный отчет всего за 199 рублей. В настоящее время года у сайта имеется доступ от 163 различных учебных заведений страны (МГУ, ФА, РАНЕПА, ТГУ, БГУ , МГПУ и многие другие), по которым можно сформировать отчет, наверняка ваш вуз есть в этом списке.
Обращайтесь, вам непременно помогут.

08 Заказать повышение уникальности текста онлайн —  на сайте

Ну и конечно же самый простой способ сделать текст уникальным для антиплагиата, это заказать эту работу на сайте.
Есть несколько сайтов которые профилируются на подобных услугах.

Рекомендуем обратиться на сайт Анти-антиплагиат.рф, так как это единственный сайт который работает без предоплаты и высылает текст с повышенной уникальностью бесплатно, не заставляя оплачивать заранее.

Оплатить повышение уникальности на сайте можно после проверки работы преподавателем. Содержание работы и оформление у вас не поменяется, изменения произойдут только в коде самого документ, что и заставляет показывать системы проверки плагиата высокий процент.

Анти-антиплагиат известный разработчик программы “Антиплагиат-киллер”, это именно та самая прога, которая кодирует текст и делает его уникальным для антиплагиата.

Другие полезные материалы:

Повышение оригинальности — 7 типичных ошибок студента

Как повысить уникальность текста: 30 лучших способов

Повысить уникальность дипломной работы – инструкция

Антиплагиат вуз — полный обзор сайта проверки текста

Требования антиплагиата: сколько процентов допускается в 2023

Была ли эта статья полезной?

Дата обновления: 23.05.2023

Время чтения: 10 мин.

В этой же статье разберемся, как нейросеть пишет осмысленные предложения, посмотрим 10 лучших нейросетей для написания текста и проверим возможности одной из них.

Как происходит генерация текста

Нейросеть для создания контента — это набор алгоритмов, которые анализируют огромное количество информации и собирают похожий на нужный результат контент.

В процессе работы нейросеть не только запоминает все больше новых кусков текста, которые она может использовать для составления предложений, но и обучается на своих ошибках. Обучение позволяет ей выстраивать осмысленный текст, а не просто генерировать набор символов.

Сегодня «уроки» текстовых нейросетей тесно связаны с NLP (Natural Language Processing) — анализом и генерацией естественного языка. Искусственный интеллект не просто запоминает, какое слово чаще употребляется в том или ином контексте, но и учится понимать этот контекст.

Для самых продвинутых нейросетей-трансформеров текст — это набор цифровых кодов. Каждый символ — это код из нулей и единиц.

Самые медленные и слабые нейросети пытаются учиться на буквах, но такой подход пока не показывает хороших результатов — на анализ букв алгоритму нужно больше времени, чем на анализ нулей и единиц.

Такой упрощенный формат бинарной системы исчисления, помогает нейросети быстро генерировать текст, подбирая зафиксированные в памяти сочетания нулей и единиц, а не букв.

На основе нейросетей-трансформеров программисты строят огромные базы данных, вычленяя из них нужный символ в нужное время с помощью сложных математических алгоритмов.

База данных нейросети состоит из:

• бинарных кодов символов (нули и единицы),
• информации о синтаксисе языка,
• огромного массива данных о внешнем мире.

Такое сочетание ускоряет обучение нейросетей. Некоторые из них могут сразу же продолжать набранный человеком текст без промедления и длительного анализа данных и обучения. Эта модель генерации называется Few-shot learning, когда нейросеть в процессе написания текста, учится на своих ошибках.

О том, как нейросети пишут тексты, можно посмотреть в этом видео:

Лучшие нейросети для написания текстов

Ниже подборка достойных внимания программ на основе нейросетей-генераторов текста.

Российские онлайн-сервисы

1. Gerwin AI

Самая продвинутая нейросеть для креаторов контента.

Gerwin AI пишет статьи, посты и заголовки. Внутри редактора нейросети вы можете изменять текст и сразу же проверять его на уникальность. Можно задавать тон написания материала: от шутливого до агрессивного.

Сервис платный. Тестового бесплатного периода для «пробы пера» нет. Доступ можно купить по подписке — платите один раз 4 990 рублей и получаете вечный доступ ко всем функциям Gerwin AI.

Или можно приобрести пакеты символов:

При покупке подписки на все пакеты символов действует скидка 40%.

2. AiWriteArt

Универсальная нейросеть – не только генерирует тексты, но и создает изображения по описанию и транскрибирует аудиозаписи (перевод из аудио в текст). Работает на базе языковой модели GPT.

AiWriteArt умеет работать с текстом в любых направлениях – придумывает цитаты и шутки, предлагает идеи для блога и статей, пишет отзывы и тексты для песен. Копирайтерам будут полезны рерайт текста, извлечение ключевых слов, автоматическая проверка грамматики, генерация SEO-заголовков и описаний и другие шаблоны.

Сервис платный. Для тестирования дают 500 слов. Этого мало – для полноценного использования лучше оформить подписку по одному из тарифов:

• Individual (270 руб./мес.) – 100 AI-документов, изображений и транскрибаций (аудио до 15 МБ), 10 000 слов, 10 чатов и 1 000 сообщений в чате, 5 категорий проектов;
• Pro (570 руб./мес.) – 250 AI-документов, изображений и транскрибаций (аудио до 25 МБ), 25 000 слов, 250 чатов, 2 500 сообщений в чате, 10 категорий проектов, без рекламы, открытый API;
• VIP 4 (770 руб./мес.) – то же + 500 AI-документов, изображений и транскрибаций (аудио до 25 МБ), 50 000 слов в месяц.

На первых двух тарифах нейросеть работает на основе GPT 3.5 Turbo, а на тарифе VIP – на основе более продвинутого GPT 4. Для создания более осмысленных текстов есть смысл брать самый дорогой план.

3. GigaChat

Сайт: https://developers.sber.ru/portal/products/gigachat

Многофункциональная нейросеть от Сбера. Умеет отвечать на вопросы, генерировать тексты и изображения по запросу, общаться, писать код – и все это на русском языке.

Сервис умеет писать тексты на любую тематику. Например, он может подготовить доклад, составить письмо, придумать пост для соцсети, написать рассказ и т.д. При составлении запросов можно использовать уточняющие фразы (например, попросить провести SWOT-анализ).

Внутри GigaChat целый нейросетевой ансамбль, который Сбер называет NeONKA:

• Языковая модель GPT-3.5 (русскоязычная версия)
• Языковая модель Fred-T5
• Мультимодальная модель CLIP (русскоязычная версия)
• Генерация изображений Kandinsky 2.1

Сейчас нейросеть находится в закрытом бета-тесте: первые 30 000 пользователей получили доступ к тестированию, и каждый день его открывают еще для 10-30 тысячам людей.

Мы попробовали потестить нейросеть, такой результат он выдал:

В телеграм-канале разработчики обещают, что скоро откроют сервис всем, точные даты пока не известны.

4. Балабоба от Яндекс

Сайт: https://yandex.ru/lab/yalm

Молодая нейросеть от российского IT-гиганта, запущенная в июне 2021 года.

Балабоба сама обучается  — использует модель Optimization-based. Она знает правила русского языка, умеет осмысленно сочетать слова, запомнить свои ошибки. Она может дописать историю, пост или придумать короткую фразу.

Для обучения нейросети разработчики Яндекс загрузили в Балобобу все страницы, которые можно найти в поиске Яндекс. Она «прочитала» всю Википедию, все доступные в поисковике книги и всевозможные сайты и форумы.

Таким же методом программисты обучали голосового помощника Алису подбирать грамматически верные ответы при разговоре с пользователем.

Сама думать Балабоба не умеет. Она лишь парсит интернет в поиске подходящих осмысленных предложений.

В конце статьи дадим Балабобе задание и посмотрим, как она справится с ним.

5. Порфирьевич

Сайт: https://porfirevich.ru

Российский программист Максим Гранкин создал в 2019 нейросеть на основе прошлой модели GPT-2 Open AI и выложил ее в свободный доступ. Порфирьевич специализируется на написании коротких историй. Вы задаете начало рассказа — нейросеть продолжает его. 

Технические тексты тоже даются программе с трудом. Все научные тексты она сводит к размышлениям и риторическим вопросам.

Зарубежные нейросети

Зарубежные компании по разработке искусственного интеллекта делают акцент не на грамотном написании текстов, а на помощи креаторам.

Российские нейросети — это пока экспериментальные разработки, которые не могут полностью заменить сотрудника. По сранвению с зарубежным ИИ они еще «сырые». Иностранные же нейросети создаются для того, чтобы человек мог делегировать рутинные задачи искусственному интеллекту.

Все нейросети из подборки работают без VPN.

1. Jasper

Сайт: https://www.jasper.ai

Американская нейросеть для генерации текстов по запросам. Доступна для пользователей из России (VPN не нужен, но могут возникнуть проблемы с оплатой).

Для работы с текстом есть более 50 шаблонов. Можно создавать введения и заключения, генерировать идеи для статей, писать посты для соцсетей.

Для сеошников есть отдельные шаблоны для генерации заголовков и тегов для домашних страниц, страниц продуктов и услуг, постов в блогах и пр. Еще есть много шаблонов для YouTube (сценарии роликов, названия и описания видео).

Есть плагины для браузеров Chrome и Edge. Они позволяют получить быстрый доступ к нейросети.

Сервис платный. Есть 3 тарифа:

• Creator ($49/мес.) – неограниченная генерация текстов, 50+ шаблонов, 1 голос бренда, 50 воспоминаний;
• Teams ($125/мес.) – то же + 3 голоса бренда, 150 воспоминаний, документы и рабочие процессы;
• Business (индивидуально) – все без ограничений.

Для тарифов Creator и Teams есть бесплатный тестовый период 7 дней.

2. AdCreative.AI

Сайт: https://www.adcreative.ai

Американская нейросеть для создания рекламных постов и креативов.

Разработчики утверждают, что при использовании текстов, написанных AdCreative.AI, конверсии кликабельности объявлений увеличиваются на 14%.

Нейросеть создает не просто осмысленные предложения, а продающие тексты, задача которых не только быть читаемыми, но и продавать вашу услугу/товар аудитории. Также нейросеть создает рекламные баннеры в любом разрешении.

AdCreative.AI — платная нейросеть. Использовать ее можно по ежемесячной подписке стоимостью от 25 до 145$ в месяц. Есть бесплатный тестовый 7-дневный период.

3. Bertha.ai

Сайт: https://bertha.ai

Зарубежная нейросеть для создания продающих описаний товаров и услуг.

Сервис платный. Создатели предлагают 2 тарифа: 45$ и 150$ в месяц. Цена зависит от нужного количества текстов.

Также можно заплатить 25$ за 10 тысяч слов или 15$ за 100 изображений.

Еще Bertha.ai может создать текстовую копию веб-страницы, предложить идеи для публикаций и сгенерировать оригинальное изображение.

4. Writersonic

Сайт: https://writesonic.com

Мощная нейросеть для созданий креатива. Разработчики обещают, что создание контента ускорится в 10 раз при использованиии Writersonic.

Нейросеть может писать множество разных текстов: посты для блога, рекламные посевы, email-рассылки, наполнение сайта.

Тексты Writersonic SEO-оптимизированы. Сеть подбирает слова так, чтобы ваш блог или сайт был одним из первых в поисковой выдаче.

Программа платная. Цена использования нейросети зависит от количества сотрудник, которые будут генерировать контент с помощью Writersonic, и количества слов в месяц. Минимальный пакет на 1 человека и 47.5 тысяч слов стоит 12.67$, максимальный пакет для 15 человек и 5 миллионов слов — 666$.

5. CopyMonkey

Сайт: https://www.copymonkey.app

Зарубежная нейросеть, полностью адаптированная под русскоязычного пользователя.

CopyMonkey полностью платная: от 1 599 до 7 999 рублей в месяц. Можно связаться с менеджером платформы и обсудить с ним персональные условия для внедрения нейросети в бизнес-процессы своего предприятия.

Нейросеть может написать текст для сайта, пост для блога, заполнить карточку товара на Ozon или Wildberries.

6. PepperType.ai

Сайт: https://www.peppertype.ai

Создатели нейросети утверждают, что тексты PepperType.ai увеличивают конверсии продаж в несколько раз, а алгоритмы нейросети работают в 10 раз быстрее, недели алгоритмы других сервисов-конкурентов.

На платформе есть пространство для работы маркетингового отдела, где вы можете курировать работу креаторов и ставить им задачи. Они же, не выходя из рабочего пространства, могут создавать контент с помощью нейросети.

Нейросеть платная. Чтобы подключить нейросеть к работе, необходимо оплатить 35$ за одного сотрудника или 199$ за 5 человек.

7. Copy.ai

Сайт: https://www.copy.ai

Нейросеть для создания коротких рекламных текстов.

Copy.ai можно пользоваться бесплатно, но с ограничением — до 2000 сгенерированных слов в месяц. Или можно подключить тариф за 49$ в месяц без ограничений по количеству слов.

Но за приятной ценой стоит большой недостаток — тексты и креативы начинают повторяться со временем. Для генерации разных вариантов нейросеть должна обучаться на большом количестве данных. Разработчики Copy.ai не заложили в свое создание достаточно информации для создания уникального контента на месяцы вперед.

Как написать текст с помощью нейросети

Посмотрим, что умеет отечественный сервис Балабоба.

Чтобы попасть на страницу нейросети, заходим в поиск Яндекса, печатаем название сервиса и открываем самую верхнюю строку поиска.

Поисковик предложит 2 варианта Балабобы: русскую версию и английскую. Мы остановимся на русской.

Разработчики оставили заботливое послание на первом экране сайта нейросети, что Балабоба несовершенна, она может написать ерунду, и обижаться за это на нее не стоит.

Нажимаем «Договорились» и переходим на страницу-редактор текста.

Вверху мы можем выбрать стиль написания текста:

• Без стиля. Нейросеть допишет текст без какого-либо авторского стиля на любую тему.
• Новогодние открытки. Балабоба подберет картинку для открытки и допишет текст поздравления.
• Балабоба и Sports.ru. Написание комментариев к новостям спорта. Алгоритм разработчики Яндекс приурочили к чемпионату мира по футболу 2021 года в России и создали его совместно со спортивной редакцией Sports.ru.
• Инструкция по применению. Понятный простой текст с последовательными действиями.
• Рецепты. Те же «вкусные» инструкции.
• Народные мудрости. Пишем начало мудрости и получаем ее окончание от Балабобы.
• Короткие истории. Пишем рассказ вместе с Балабобой.
• Короче, Википедия. Балабоба даст определение к любому слову, которое вводит пользователь.
• Синопсисы фильмов. Пишем название существующего фильма — нейросеть находит его сюжет. Придумываем название фильма — нейросеть попробует пофантазировать, какой сюжет был бы у кинофильма с таким названием.
• Предсказания. Пишем имя или знак зодиака и получаем шутливое гадание от Балабобы.

Начнем с простого: дадим название несуществующего фильма и посмотрим, какой сюжет предложит нейросеть.

Первая попытка провалена. Почему-то нейросеть посчитала, что фраза «Опасные ящерицы 2: погоня за хот-догом» содержит в себе острую тему.

«Розовый слон вышел на прогул» больше понравился Балабобе, и она написала завязку для фильма в стиле романтических комедий Вуди Аллена. Но последние предложения смешиваются в кашу: становится невозможным понять, какой именно предмет розового цвета не понравился домохозяйке и что она она должна перекрасить в другой оттенок.

Вводим начало народной мудрости. В ответ нейросеть находит ее продолжение в интернете.

Если написать несуществующую пословицу, то Балабоба генерирует осмысленное продолжение на основе текстов из интернета:

Попробуем написать в соавторстве с Балабобой историю:

Лихозакрученный сюжет нейросеть не предложит — только допишет короткий рассказ на основе предложенных данных пользователем.

И последнее самое сложное задание: попробуем написать вместе с Балабобой пост для блога. Для этого выберем вариант стилизации «Без стиля»:

В этом случае нейросеть предлагает уже более осмысленный вариант — целостный текст с логическим завершением.

Заключение

Нейросети — новый инструмент, который может помогать креаторам создавать контент или улучшать его качество. С каждым годом они становятся все более совершенными, а с такими темпами развития, кто знает, возможно, искусственный интеллект сможет полностью писать тексты за людей уже в недалеком будущем.

Вам понравилась статья?

49

4

Время на прочтение
4 мин

Количество просмотров 4.9K

Предлагаю немного поразвлечься и научиться придумывать новые слова, которые звучат совсем как настоящие (прям как товары в Икее). Для начала вот вам десяток несуществующих городов:

Лумберг, Сеф, Хирнов, Бинли, Лусский, Ноловорск, Сант-Гумит, Хойден, Голтон и Оголенд

И немного женских и имен:

Инела, Каисья, Ганнора, Целия, Тарисана, Лелена, Феомина, Олиза, Нулина и Рослиба

Для запуска генерации нам не понадобится технических навыков, хотя технология, стоящая за этим, сейчас является очень перспективной и многофункциональной. Это генеративная нейронная сеть, способная решать множество задач по обработке естествнного языка (NLP). Это такие задачи как суммаризация (сделать из большого текста его резюме), понимание текста (NLU), вопросно-ответные системы, генерация (например, стихов, — на Хабре была хорошая статья) и другие. Тема эта очень глубокая, поэтому далее я дам пару ссылок для любителей копнуть поглубже. А те, кто хочет «только спросить», может сразу приступить к созданию слов.

Генерировать будем скриптом makemore от Андрея Карпати (недавно писал про скрипт в канале градиент обреченный), который он выложил пару недель назад. Андрей является известным исследователем в мире ИИ и периодически радует народ такими вот игрушками, можно полазить по его репозиторию, там еще много интересного.

Делаем слова

Для запуска нам поднадобится Python и одна зависимость в виде фреймворка PyTorch. Если python не установлен, то ставим его. Затем ставим pytorch:

 pip install torch

Копируем скрипт к себе на компьютер, кладем рядом с ним файл со списком слов, на которых мы хотим обучиться. Если мы хотим создавать новые имена, то это должен быть список имен, по одному имени на строку. Язык тут не важен, нейросеть обучается на уровне символов. Но так как она будет пытаться составлять слова из всех присутствующих символов, то убедитесь, чтобы они были из одного алфавита. Например, русские имена на кириллице.

Я подготовил несколько словарей для примера, попробуйте их, затем можете использовать свои списки для генерации слов на свою тему. Желательно, чтобы из было порядка нескольких тысяч. Города, женские имена.

Запускаем скрипт командой:

$ python makemore.py -i cities_ru.txt -o cities

Начнется процесс обучения, а к нам в консоль начнут сыпаться новые слова, чем дальше, тем лучше.

number of examples in the dataset: 10929
max word length: 27
number of unique characters in the vocabulary: 67
vocabulary:
 -.`ЁАБВГДЕЖЗИЙКЛМНОПРСТУФХЦЧШЩЭЮЯабвгдежзийклмнопрстуфхцчшщъыьэюяё
number of parameters: 210560

...

step 0 | loss 2.0676 | step time 3280.48ms
step 10 | loss 2.1383 | step time 56.45ms
step 20 | loss 2.3182 | step time 55.55ms
step 30 | loss 2.1130 | step time 57.24ms
step 40 | loss 2.2769 | step time 55.46ms
step 50 | loss 2.2236 | step time 56.27ms
step 60 | loss 2.1755 | step time 59.49ms

...

10 samples that are new:

Ермышыевка
Тареп
Ла-Конково
Гольское
Крзусто
Сыревка
Бангруу
Балманауннти
Голтон
Юрчуан

После некоторого обучения можно запустить модель в режиме без тренировки и посмотреть только на новые слова:

$ python makemore.py -i cities_ru.txt -o cities --sample-only

50 samples that are new:

Ририка
Меимсвилл
Дана-Гап
Тачьякин
Нигина
Ассер-Куйн
Свитлаум
Митсу
Баргиси
Шивер
Венния
Бйокенигорд
Хирава
Халлы
Тельск
Мудделжон
Шюихатай
Красноарская
Сваркофетольский
Хорвион
Стомесе-Клинглид
Сен
Фортингтам
Бивле
Ряслянд-Сититу
Бамборо

Круто. Но как это все работает?

На уровень ниже

Если зайти в папку, переданную в параметре -o (cities), то вы увидете файл model.pt и файлы events.*, — это логи в формате TensorBoard’а. По ним видно как модель обучалась. При обучении данные делятся на тренировочные и валидационные, по последним можно более-менее адекватно оценивать качество модели. Если учить модель достаточно долго, то величина ошибки на тренировочных данных будет продолжать падать, в то время как ошибка на валидации со временем начнет увеличиваться, — это называется переобучением.

Автор говорит, что скрипт задумывался как «super hackable», поэтому давайте в него посмотрим:

class GPTConfig:
    # size of the model
    n_layer: int = 4
    n_head: int = 4
    n_embd: int = 64
    vocab_size: int = None
    block_size: int = None
    # regularization
    embd_pdrop: float = 0.1
    resid_pdrop:float = 0.1
    attn_pdrop:float = 0.1

class TrainConfig:
    # optimization parameters
    learning_rate: float = 5e-4
    weight_decay: float = 0.1 # only applied on matmul weights
    betas: List[float] = (0.9, 0.99)

class GPT(nn.Module):
    """ the full GPT language model, with a context size of block_size """
...

Действительно, в этом скрипте описывается и архитектура модели (GPT), и ее конфигурация (по-умолчанию в модели ~200k обучаемых параметров, именно поэтому вы можете обучить эту малютку у себя на компьютере без видеокарты), и работа с датасетом, и тренировочный цикл (он же train loop). Именно в train loop’е и происходит вся «магия», — модель считает некоторую функцию ошибки (loss), вычисляются градиенты (чтобы знать, «в какую сторону двигаться» для уменьшения ошибки), делается шаг обучения.

while True:
    ...
    batch = [t.to(args.device) for t in batch]
    X, Y = batch
    # feed into the model
    logits, loss = model(X, Y)
    # calculate the gradient, clip it, update the weights
    model.zero_grad(set_to_none=True)
    loss.backward()
    torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)
    optimizer.step()

Вы можете поэксперементировать со скриптом, задать модель побольше, поменять величину сэмплирования и другие параметры (обратите внимание на аргументы в конце скрипта). Скрипт очень симпатичный и компактный, всего около 500 строк. Рекомендую в нем покопаться, если вам интересны нейросети или чем занимается директор компании Tesla по ИИ в свободное время.

Далее

Для дальнейшего ознакомления с темой вот вам несколько любопытных ссылок. Кроме того, я с недавнего времени веду скромный канал про машинное обучение, в котором рассказываю про новости ИИ и делюсь опытом. Приглашаю вас в него.

⚡ Градиент обреченный — мой канал в телеграм про машинное обучение и заметки о работе в DS.

🔥 DIY. Книги для всех, даром — тут я применил NLP модели для создания параллельных книг, получилось клёво.

📌 Репозиторий со скриптом — репа Андрея Карпати на GitHub.

📘 GPT-2 в картинках — тут перевод известной статьи Джея Аламмара.

📘 GPT для чайников — похожая статья, но в конце есть еще ссылки.

🖋️ Блог Давида Дале — много хороших статей про русский NLP.

🧠 GPT-3 Playground —тут можно поиграться с оригинальной сетью GPT-3 от OpenAI, которую если и опубликуют, то вы все равно ее не запустите в силу её огромности.

🧠 OPT. GPT от Meta — а тут можно скачать аналог сети GPT на 30 миллиардов параметров (!). И запустить, если у вас есть A100 на 80Gb.

🔋 Сообщество ODS — ну если вдруг кто не знает, то это большое дружелюбное сообщество по DS, ML и смежным аббревиатурам.