Notes

Топ-5 ошибок в использовании нейросетей при создании текста
Часто добавляет в тексты длинные предложения, которые не несут смысловой нагрузки. Если ваш текст не особо свободный, вам нужно написать текст по конкретной информации – выпишите его в PDF. Постарайтесь структурировать данные, если в тексте нет упорядоченности – тогда ИИ будет ориентироваться в документе, как библиотеке.
Originality.AI
Здесь у ИИ нет ни собственного первоисточника, ни уникального набора правил, по которому мы могли бы как-нибудь отличать тексты, написанные нейросетью. Поэтому тексты, созданные LLM и человеком, так похожи. Создание и использование специализированных наборов данных для конкретных видов текста или тем помогает повысить релевантность и точность сгенерированных текстов. EWE включает динамическую систему рабочей памяти, которая использует обратную связь и механизмы онлайн-проверки фактов.
Зато perplexity, то есть новизна вашего текста для языковой модели, будет велика. Представим, что вы создаёте нейросеть, которая определяет фото кошек. И оказывается, что за фото кошек она принимает фото собак. Вы видите, что нейросеть работает неправильно, что данным присваивается некорректный вес. Подстраиваете параметры много раз и таким образом постепенно обучаете модель, пока она не начнёт абсолютно точно определять, изображена ли кошка на любой картинке, поступившей на вход.
Делается это посредством формулировки определенных запросов и вопросов, создания специальных команд-поручений и пр. То есть от того, насколько корректно, точно и грамотно будет сформировано обращение и задана конкретная операция к исполнению, зависит и качество получаемого ответа. Понятно, что ошибки редко возникают при ответе на простые вопросы, например почему трава зелёная.
Так на базовом уровне и строится работа с нейросетями. Системы определения текстов, написанных ИИ, очень далеки от совершенства, настолько, что иногда от них вовсе отказываются. Такой продукт, https://icml.cc AI Classifier, сделала даже OpenAI, создатель ChatGPT, но его довольно быстро закрыли, поскольку точность определения составляла менее 26 %. Забавно, что даже конституция США, по мнению AI Classifier, с большой вероятностью тоже была написана искусственным интеллектом. Это породило много шуток о том, что отцы-основатели США — роботы, присланные из будущего. Тщательно прорабатывайте промты (определенные текстовые инструкции и параметры, которые пользователь задает нейросети для получения готового результата).
Ошибки и ИИ, нейросети: совместимы ли?
Те, кто систематически полагаются на ИИ (среди работников умственного труда) демонстрируют снижение общих когнитивных способностей, критического мышления. У разных читателей разные причины понимать, кто именно написал текст. И хотя подобный вымысел иногда простителен для художественной литературы, фактические ошибки критичны для экспертных статей и студенческих работ. Можно вписать промты и попробовать поиграться с инфостилем GPT-текста.
Таким образом, в идеале, сгенерированный текст становится конечной точкой для работы нейросети и отправной для автора. Стоимость лицензии — 799 рублей в месяц или рублей в год. На фоне большого изобилия материалов их объединение может потребовать нарушения стилистических норм. Аудитория, столкнувшаяся с недостоверными сведениями, может засомневаться в эксперте. Людям свойственна более динамичная манера письменной речи.

Сам по себе замечаю, если я пишу код с помощью нейросети, я сам не понимаю детали решения и подходов, которые в этом коде содержатся. Но после этого в голове не останется такого глубокого понимания. https://sk.tags.world/kosice/index.php?page=user&action=pub_profile&id=2222212 Статьи от искусственного интеллекта часто представляют собой набор фактов, которые можно переставлять местами без вреда для материала. Абзацы не «вытекают» один из другого — нет понятной логической последовательности. Нейросети создают контент-планы, придумывают оригинальные сюжетные повороты.
Исследователи Натан Сандерс и Брюс Шнайдер опубликовали статью, посвящённую ошибкам систем искусственного интеллекта. По их словам, большие языковые модели (LLM) могут выполнять множество задач, которые выполняют и люди, но они также допускают множество ошибок. Редактирование текста, сгенерированного нейросетью, помогает получить качественный результат, который соответствует требованиям аудитории и поисковых систем. Использование методов обучения с учителем, где нейросети предоставляется примеры корректных текстов, помогает улучшить точность и качество генерации. Одним из способов минимизации ошибок является внедрение систем автоматической проверки и корректировки текста после его генерации. Это может быть реализовано через сторонние инструменты или встроенные функции.
В этой статье мы рассмотрим распространенные ошибки и дадим рекомендации по их избеганию, основанные на опыте экспертов. Искусственный интеллект не чувствует эмоций и не может передать их в тексте так же убедительно, как человек. В таких материалах часто встречаются избитые фразы и формулировки. http://09vodostok.ru/user/lungesoccer0/ Всё потому, что нейросети обучаются на больших объёмах текстов и выбирают наиболее вероятные комбинации слов, из-за чего стандартные фразы повторяются чаще обычного.
Read More: https://icml.cc