5 лучших нейросетей для генерации текстов

Алоха, Монстры! Искусственный интеллект давно достиг успеха в создании текстов. Некоторых копирайтеров давно заменили языковые модели, способные написать простой, но грамотный текст мгновенно и бесплатно.

Среди всего многообразия ИИ, пишущих тексты, можно выделить несколько моделей. Мы рассмотрим их преимущества и недостатки, чтобы вы могли выбрать наиболее подходящую нейросеть для ваших задач.

Мы расскажем, как использовать такие модели, как GPT-3, BERT и OpenAI Codex, для создания качественных текстов, которые будут читать люди. И проведем сравнительный анализ возможностей нейросетей, которые будут представлены в рамках этой статьи.

5 лучших языковых моделей для написания и генерации человекоподобных текстов

Нейросети уже незаменимы в создании различного контента, и тексты не стали исключением. Есть множество нейросетей, способных создавать осмысленные и качественные тексты, которые хорошо ранжируются по SEO и интересны людям.

Многие из вас знают, что нейронки работают на базе языковых моделей. То есть разные нейросети могут работать на одной языковой модели и выдавать примерно одинаковый результат.

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)

GPT-3 разработана компанией OpenAI и сегодня это одна из самых мощных и продвинутых языковых моделей для генерации текстов. Она обучена на огромном объеме данных и способна генерировать тексты различной сложности и стиля. GPT-3 может создавать осмысленные и логически связанные тексты, имитируя стиль и грамматику человеческого письма. Она также обладает удивительной способностью генерировать продолжение текста на основе информации, которую вы дадите в самом начале.

На графике видно, насколько высока вычислительная мощь языковой модели GPT-3+ по сравнению с остальными:

Самая популярная ИИ, которая работает на базе GPT-3 — ChatGPT. И с помощью этой нейросети действительно можно делать удивительные вещи. Например, писать рассказы, коммерческие и продающие статьи.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT — это еще одна мощная языковая модель, разработанная Google. Она обучена на огромном объеме текстовых данных и способна понимать контекст и смысл предложений. BERT может генерировать тексты, которые соответствуют заданному контексту и имеют высокую степень осмысленности. BERT умеет анализировать и понимать эмоциональную окраску текста, что делает нейросеть на основе этой языковой модели полезной для блогов, где нужна эмоциональная окраска.

Предположим, что вы создаете рекламный текст для продукта. Вы можете использовать BERT для генерации текста, который будет эмоциональным, ярким и убедительным для вашей аудитории. BERT используют во многих компаниях не только для генерации текстов. Например, одна из фирм поделилась кейсом, как смогла сократить время обработки заявок с 2 недель до 10 минут.

OpenAI Codex

OpenAI Codex — это нейросеть, которая умеет генерировать код и тексты на основе ваших промптов. Она обучена на огромном объеме программного кода и информации, и может генерировать тексты, связанные с программированием и разработкой. OpenAI Codex будет полезной для создания технических статей, документации и даже для помощи в разработке программного обеспечения.

Представьте, что вы пишете статью о разработке веб-приложений. Вы можете задать OpenAI Codex вопросы о различных языках программирования, фреймворках и инструментах, и она сможет сгенерировать информативные и понятные ответы, которые помогут вам создать качественный контент для вашей аудитории разработчиков.

GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2)

GPT-2 — предшественник GPT-3, и эту модель все еще можно назвать одной из лучших для генерации текстов. Она обучена на огромном объеме данных и способна создавать качественные и осмысленные тексты. GPT-2 может генерировать тексты различной длины и стиля. Эта языковая модель умеет сохранять согласованность и логическую связь в создаваемых текстах.

Например, вы можете использовать GPT-2 для генерации рецептов, описания кулинарных приемов и советов по приготовлению пищи, чтобы ваши читатели получили интересную и полезную информацию.

CTRL (Conditional Transformer Language Model)

CTRL — это языковая модель, разработанная OpenAI, которая специализируется на генерации текстов с учетом заданных условий и контекста. Она может создавать тексты, которые соответствуют определенным темам, стилям или настроению. CTRL будет полезной для создания контента, к которому есть строгие требования.

Вы можете указать информацию об аудитории, прописать требования к тону и вызываемым эмоциям. CTRL учтет всю информацию и сгенерирует человекоподобный текст.

Преимущества и недостатки использования нейросетей

Нейросети для генерации контента имеют множество преимуществ, которые делают их незаменимыми помощниками в работе тех, кто работает с текстами.

Преимущества использования нейросетей:

• Генерация текстов высокого качества. Нейросети обучены на больших объемах данных и способны генерировать тексты, которые соответствуют требованиям, человекоподобны и читаемы.
• Автоматизация создания контента. Использование нейросетей позволяет автоматизировать процесс создания текстового контента, что экономит время, силы и деньги.
• Гибкость и адаптивность. Нейросети могут генерировать тексты различной длины, стиля и тематики, что делает ИИ универсальным инструментом для различных задач.

Использование нейросетей позволяет генерировать тексты быстро и эффективно, что повышает продуктивность и позволяет сосредоточиться на других аспектах работы.

Недостатки нейросетей:

• Нейросети могут генерировать тексты, которые не всегда соответствуют ожиданиям или требованиям. Иногда может потребоваться дополнительная редактура.
• Нейросети могут недостаточно хорошо понимать контекст и смысл, что может привести к некорректным или нелогичным высказываниям.
• Качество сгенерированного контента зависит от качества и разнообразия данных, на которых была обучена нейросеть.
• Использование нейросетей для генерации контента может вызывать этические и юридические вопросы. Например, могут появиться некорректные высказывания или ложные утверждения.

Использовать ИИ в работе нужно аккуратно и с умом. Вычитывать и проверять написанное, запрашивать у ИИ ссылки на факты.

Как использовать нейросети для создания качественных текстов

Использование нейросетей для создания качественных текстов довольно простой процесс. Всего несколько рекомендаций и грамотные промпты помогут получить читаемый и человекоподобный текст, который после редактуры можно использовать в работе.

Мы собрали некоторые рекомендации, которые помогут вам сделать качественный текст с помощью ИИ:

• Подберите подходящую языковую модель и ИИ, работающую на этой модели. Многие сейчас используют для этого ChatGPT;
• Подготовьте вводные данные и промпт для нейронки. Это поможет сделать текст более точным и правильным;
• Если вас не устраивает результат, то задайте ИИ дополнительный контекст, а потом попросите сгенерировать новый текст;
• Вычитывайте полученные тексты, чтобы избежать ошибок.

Не стоит надеяться, что тексты от ИИ будут сразу готовы к работе. Вам потребуется потратить время, чтобы они были правдивыми, читаемыми и понятными для человека. Но это все еще быстрее, чем писать текст с нуля.

Как сравнивать нейросети между собой

Чтобы найти подходящий ИИ, нужно провести анализ между функционалом и качеством генерируемого контента. Некоторые ключевые метрики, которые нужно учесть при сравнении:

• Качество генерируемого текста;
• Гибкость и адаптивность генерируемого контента;
• Скорость работы инструмента;
• Удобство использования ИИ для ваших целей;
• Доступность инструмента;
• Обновляемость функций.

Вы можете использовать одну нейросеть для всех задач, а можете под разные задачи использовать разные ИИ. Все зависит от вашего подхода к работе.

FAQ