КонтрПлагиат методом перефразирования и рерайта для антиплагиат ВУЗ. Как повысить оригинальность текста за несколько часов и пройти проверку с первого раза

Рисунок 11 – Пример последовательного перевода, ин. язык-русский + ин. язык – русский…

Из рисунка 11 видно, что вместо «уличных праздников» появилась фраза «уличных фестивалей», текст обладает меньшим отличием, Ш2 = 81%, однако читабельность текста выше.

Производительность – в среде файлового перевода translate. google – 50 тыс. знаков в минуту, в интерфейсе – 5—10 тыс. в минуту. В интерфейсе DEEPL, 10 тыс. знаков в минуту.

Помимо переводчиков, сегодня только ленивый не пользуется услугами генеративных моделей ИИ-GPT. Протестируем результаты трех сервисов. В своем исследовании, с целью доказательности приведем скриншоты окна с текстом исходником, командой, ответом сервиса и результатом сравнения параметра Ш2.

ЧР Применение ChatGPT, Copilot, Gemini

Всем известен посыл маркетологов относительно перспектив рерайтеров, «они останутся без работы». Ниже мы проанализируем так ли это, протестировав три нейросети мирового уровня: ChatGPT, Copilot, Gemini.

Сходства протестированных ИИ заключено в следующем:

– Все три инструмента используют передовые языковые модели для обработки и генерации текста. ChatGPT и Copilot основаны на моделях GPT от OpenAI, а Gemini использует аналогичные технологии от Google.

– ChatGPT, Copilot и Gemini доступны через веб-интерфейсы и мобильные приложения, что делает их удобными для использования в любом месте и в любое время.

Как видно из анализа сходств, различие используемых генеративных моделей следующее:

– ChatGPT, известен своей универсальностью и креативностью. Он может генерировать текст на основе широкого спектра запросов и часто используется для создания контента, написания эссе и научных статей.

– Copilot, интегрирован в продукты Microsoft, такие как Office и Visual Studio, что делает его идеальным для пользователей этих платформ.

– Gemini, используя отличную генеративную модель является альтернативным выбором для пользователей, известен своей способностью помогать в создании статей и других текстов.

Согласно анализу качества текстов:

– Copilot – показал наивысшую точность в интерпретации данных и выполнении задач, связанных с анализом текста, другими словами, текст, достаточно часто, изменяется на недостаточно высокий процент, т.к. решение «боится отойти» от текста контекста.

– ChatGPT, отличается высокой степенью креативности, например вместо «полегших сортов пшеницы» мы можем получить фразу – «не прямостоячие сорта пшеницы».

– Gemini, удовлетворительно справляется с базовыми задачами рерайта, однако насыщает текст предельным количеством маркеров генеративности.

Как видно, ChatGPT, Copilot и Gemini предлагают определенные возможности для рерайта академических текстов, каждый инструмент имеет свои сильные и слабые стороны и особенности.

ChatGPT

GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это серия моделей искусственного интеллекта, разработанных компанией OpenAI. Модели известны своей способностью генерировать текст, который, как считают разработчики, трудно отличить от написанного человеком. Наиболее известные версии включают GPT-3 и GPT-4. Эти модели обучены на огромных объемах текстовых данных и способны выполнять широкий спектр задач, от написания эссе до создания кода.

GPT используется в различных областях, включая создание контента, автоматизацию общения, перевод текстов, написание кода и многое другое. Модель также может использоваться для анализа данных и предоставления рекомендаций. GPT использует архитектуру трансформеров, что позволяет модели эффективно обрабатывать и генерировать текст.

Как правило пользователи GPT относится к генеративным возможностям с излишней наивностью, формирую примитивные инструкции, например «Выполни глубокий рерайт на русском языке», рис. 12, примитивный запрос порождает примитивный ответ с примитивным результатом, рис. 14.

Рисунок 12 – Оправка текста на GPT-рерайт с инструкцией: выполни глубокий рерайт текста на русском языке

Рисунок 13 – Ответ ChatGPT

Рисунок 14 – Сверка контекста (правое окно) с GPT-рерайтом (левое окно) по методу Ш2=52

Как видно из рисунка 14, показатели «глубокого перефразирования» GPT находятся на достаточно низком уровне, Ш2 = 52%, в этом GPT проигрывает онлайн-переводчикам, которые показали, на китайском языке Ш2 = 68%, на финском 72%. Как видно из рисунка 14, текст практически не содержит неточностей, о которых мы упоминали, понятие «уличный досуг» изложено без ошибки.

Copilot

По мнению Microsoft, Copilot – это инновационный инструмент, разработанный для повышения продуктивности и улучшения взаимодействия с пользователями.

Copilot тесно интегрирован с приложениями Microsoft 365, такими как Word, Excel, PowerPoint и Outlook. Это позволяет пользователям получать интеллектуальные подсказки и автоматизировать рутинные задачи прямо в привычных приложениях.

Copilot использует модели искусственного интеллекта для анализа данных и предоставления рекомендаций. Copilot может автоматизировать множество задач, таких как создание отчетов, анализ данных и подготовка презентаций.

Проделаем аналогичные действия с ИИ Copilot, рис. 15—17.

Рисунок 15 – Отправка инструкции и контекста в Copilot

Рисунок 16 – Получение ответа, в виде текста рерайта

Рисунок 17 – Сверка текстов по методу Ш2, контекст см. в правом окне

Как видно из рис. 17, Copilot сделал классический поверхностный рерайт, с отличием текстов по показателю Ш2 = 53, что может оказаться недостаточным для систем антиплагиат. Причина такого ответа ИИ – примитивный запрос, он не конкретизирует сущности «глубокого рерайта».

Gemini. Google

Gemini разработан с нуля для работы с текстом, изображениями, аудио, видео и кодом. Gemini Pro 1.5, одна из версий модели, способна обрабатывать вдвое больше данных по сравнению с предыдущими версиями. Модель используется для различных целей, включая создание контента, планирование, обучение и многое другое. Google также представила облегченную версию Gemini под названием 1.5 Flash, оптимизированную для чат-приложений, видео и подписей к изображениям.

Ниже, рис. 18 и 19 показан пример загрузки в интерфейс примитивного запроса.

Рисунок 18 – Загрузка инструкции и текста в интерфейс gemini. google

Рисунок 19 – Результат сверки текста рерайта gemini. google

Gemini. Google внес в текст свой незабываемый колорит, создав массу маркеров генеративности в виде нумерованных и маркированных списков, тавтологии (Игры: Сюда относятся игры …), рис. 19. Текст Gemini увеличился в объеме почти на 1000 знаков, и его редактура займет достаточно много времени, процент уникальности по показателю Ш2 = 71%, что приравнивает эту нейросеть к онлайн-переводчикам, которые создают гораздо меньше текстовых проблем.

После вставки сгенерированного текста в работу необходимо, выделив весь текст, указывать правописание (меню: рецензирование – язык – язык проверки правописания – русский).

Производительность – примерно одинаков для любой нейросети – 100 тыс. знаков в минуту.

Р Использование GPT с применением параметров

Мы уже отмечали, что пользователи GPT предпочитают использовать примитивные запросы, однако есть правило, каков вопрос – таков ответ. Для многих вопросы оптимизации рерайта не праздный вопрос, а вопрос выживания или заработка.

Из того, что на слуху известно, что «температура» творит чудеса, есть еще ряд параметров, но GPT про них не рассказывает, а информация в интернет крайне неполная. Ниже мы приводим параметры, которые вы можете ввести в свою инструкцию промпт и получить выдающиеся результаты генерации или перефразирования.

Ниже обобщены параметры, которые могут использоваться для составления инструкций-промптов.

Adaptive Beam Search

Параметр «adaptive_beam_search» используется в алгоритмах поиска лучей (beam search) для динамического адаптирования процесса генерации текста. В отличие от статического beam search, который использует фиксированное количество лучей, адаптивный beam search может изменять количество лучей на основе качества текущего генерационного состояния.

Этот параметр позволяет алгоритму более гибко управлять поиском, улучшая как разнообразие, так и когерентность текста. Он адаптируется к процессу генерации, что помогает избежать избыточного повторения и поддерживать высокое качество.