Обзор моделей LLM для написания, генерации текстов научных исследований

Благодаря достижениям научного и технического прогресса, современные студенты могут упростить процесс подготовки научных текстов. Это можно сделать, если воспользоваться современными языковыми моделями LLM.

Какие модели LLM для создания научных текстов существуют?

На сегодняшний день писать курсовые и дипломные работы можно как вручную (то есть лично студенту), так и с помощью современных устройств и инструментов. Одним из таких «помощников» при выполнении академических и научных работ является LLM (большая языковая модель). Она представляет собой одну из усовершенствованных моделей на базе искусственного интеллекта. Ей универсанты предпочитаю поручать написание самых разных текстов: начиная от рефератов, докладов, научных статей и заканчивая курсовыми и дипломными работами, НИР и пр.

LLM – это не какая-то универсальная модель. Она имеет массу разновидностей, каждая из которых ориентирована на выполнение конкретных задач.

В зависимости от того, на каких условиях платформа предлагает сотрудничество, можно выделить бесплатные и платные модели. В первом случае функционал будет базовым, минимальным, а генерируемый текст может быть ограничен в объеме. В рамках платных моделей инструментарий более широкий и разнообразный: можно выбрать стиль текста, задать любой объем рукописи, конкретизировать ключевые слова или структур документа, стиль цитирования и пр.

LLM также могут быть классифицированы по действующих при них базе данных, на основе которой ни генерируют тексты. Языковые модели могут быть большими – когда их хранилище основано на огромных информационных массивах, захватывая различные научные области, виды научных работ и иных исследовательских трудов, фактов. Также выделяют малые языковые модели. Они, как правило, специализируются на более узкой предметной области и позволяют генерировать тексты по определенным темам, направлениям.

В зависимости от выполняемых функций моно выделить языковые модели по генерированию текста: базовые и расширенные. К первой группе относят платформы, которые занимаются написанием текста по любой теме. Обычно такие модели запрашивают тему или уточняющие вопросы, продумывают структуру текста и формируют материал, исходя из имеющейся базы данных.

Расширенная модель предполагает более обширный функционал. Пользователь может задать написание определенной части текста по выбранной тематике (например, написание статьи или параграфа, обзора). Также в такой формате доступен выбор дополнительных возможностей: отражение ключевых слов, разработка плана документа, выбор стиля (научный, публицистический, сео и пр.), проверка текста, повышение уникальности рукописи и пр.

Поэтому, чтобы подготовить качественный текст на выбранную тему, студент должен не просто найти LLM и указать свой запрос, дать поручение на написание материала, но и выбрать подходящий тип, отрегулировать настройки, четко формулировать свой промт и дождаться результата.

Обзор популярных моделей LLM

Студенты, аспиранты и ученые в ходе подготовки научных текстов в последнее время нередко обращаются за помощью к искусственному интеллекту и языковым моделям. С их помощью они быстро создают рукописи, доводя их до защиты и публикации. Предлагаем рассмотреть возможности работы с различными LLM.

Google Gemini 2.0

Данная языковая модель разработана от всем известной платформы Гугл. Данный искусственный интеллект появился в декабре 2024 года и сумел быстро завоевать доверие студентов и исследователей. С его помощью можно легко и быстро писать научные работы по любой теме (благо у Гугла есть большое хранилище научной литературы).

Данная языковая модель имеет несколько разновидностей:

• Gemini 2.0 Flash. Это базовая платформа, которая позволяет создавать любые простые тексты по любой теме. Ее работа основана на рерайтинге текущих трудов из хранилища, обобщении данных в целостную картину. Также данная платформа с легкостью подготовит простой ответ на любой поставленный вопрос.
• Gemini 2.0 Pro. Данная платформа – усовершенствованная версия. Ее работа строится на анализе больших массивов научной информации в заданных тематических рамках. С ее помощью исследователи могут легко анализировать диссертации, монографии, книги, большие научные исследования, уточнять данные и пр.
• Gemini 2.0 Flash-Lite . Данный сервис призван быстро перерабатывать готовые тексты, анализировать их содержательность и читабельность, повышать уникальность, корректировать и пр.

Данная модель LLM способна генерировать как научные, так и иные тексты по заданной тематике. Также она успешно работает с изображениями и графиками, преобразует материалы в указанный вид. Сервис с лёгкостью распознает любые символы, переводит рукописи на иностранные языки и обратно, допускает преобразование данных в определённый формат (doc, rtf и пр.), распознает аудиотекст и фиксирует его письменно и пр.

Базовая платформа доступна бесплатно, остальные могут требовать оплаты за расширение функционала.

GPT

Данная языковая модель – одна из самых известных и популярных не только среди студентов аспирантов, но и в целом у пользователей сети Интернет. С ее помощью индивиды могут с легкостью планировать и проектировать ход научного исследования (по аналогии с похожими трудами), собирать информацию, проводить анализ данных (притом объем массивов может быть внушительным, неограниченным).

GPT пишет текст быстро и связно. Он базируется на принципе логического предсказывания, когда каждая последующая мысль или слово пишется после анализа предшествующих частей рукописи.

Рассматриваемая платформа легко регулируется под параметры и нужды пользователя:

• Указывается тема исследования и уточняется, что пользователь желает увидеть в тексте: о чем он должен быть, каике моменты важно затронуть и пр.;
• Промт может затрагивать ход разработки инноваций. GPT с лёгкостью сгенерирует новые идеи и гипотезы для развития в научной работе, полагаясь на аналогичные проекты и исследования из азы данных;
• Исследователь может запросить продумать план исследования или структуру проекта по заданной тематике, а по необходимости – откорректировать предложенный вариант по собственному усмотрению;
• Сервис с легкостью проверит загруженный текст на ошибки и выделит замечания, недостатки;
• GPT быстро подбреет основную или дополнительную информацию для вашего исследования согласно запросу, пользователь может просто указать тему и изучить собранный материал или конкретизировать. Труды какого автора интересуют, о чем именно должен быть текст и пр.
• Данная языковая модель легко повысит уникальность текста с помощью рерайта. По необходимости она может «очеловечить рукопись» с помощью инструментов встроенного «гуманизатора»;
• Сервис легко и быстро переведет текст на любой иностранный язык.

Рассматриваемая языковая модель с легкостью поддержит диалог с пользователем и ответит на любой вопрос.

Пользователи могут воспользоваться бесплатно версий GPT. В этом случае их возможности будут ограничены. Получить дополнительный функционал и снять ограничения по объему рукописи можно в платном формате.

Llama

Llama представляет собой одну из современных и общепризнанных больших языковых моделей. Она была основана и запущена в действие в 2023 году. Обновления сервиса выходят довольно часто. Последнее новшество было внедрено в апреле 2025 года.

Данная платформа пишет любые виды текстов: начиная от информационных, рекламных, постов для соцсетей и заканчивая сложными специализированным обзорами, научными докладами и статьями, диссертациями и пр. То есть это огромная мультижанровая база данных, которая с легкостью подготовит любой материал и грамотно ответит на любой вопрос.

Пользователи указывают свой промт и настраиваю фильтр, согласно которому будет производиться сбор, анализ данных и генерация нового текста. Пользователи могут пообщаться с чат-ботом и получить ответы на основные вопросы в рамках онлайн-беседы. Также они вправе запросить написание текстов для самых разных целей: статьи, студенческие работы, посты в социальные сети, информационный текст, монографию и пр. Главное – в промте уточнить жанр, вид текста, тему и отрегулировать настройки (указать структуру исследования, текста, пометить ключевые или опорные слова, указать объем и пр.).

Платформа также предлагает преобразование материалов в иные виды. Пользователь может попросить преобразовать текст в таблицу или график и проанализировать соответствующие материалы, описать и обосновать тенденции, подчеркнуть идеи и проблемы, наметить рекомендации по решению и пр.

Llama также может перевести рукопись или сгенерированный текс на любой иностранный язык. Данная платформа делает весьма качественный перевод, стараясь максимально учесть лингвистические особенности языка и передать суть оригинала. Эта модель легко адаптируется под любые стили и характеристики пользователя.

Этот искусственный интеллект находится в открытом доступе. Пользователь может выбрать посильную и удобную для себя модель и использовать ее для своих научных целей.

Claude

Claude представляет собой большую языковую модель, основанную на принципе реферирования данных из действующего хранилища. Изначально сервис был ориентирован на англоязычный текст, но в последующем он начал функционировать на других языках. С его помощью пользователи с лёгкостью найдут отечественные и иностранные научные труды, специализированную литературу по заданной тематике и проблематике.

Claude на данный момент недоступен российским пользователям сети Интернет в силу действующих ограничений и санкций. Но эта проблема вполне решаема с помощью VPN с серверами США или Канады.

Рассматриваемая платформа имеет несколько разновидностей:

• Базовая. Она ориентирована на написание простейших обзорных текстов по любой теме. Стиль написания – свободный или регулируемый пользователем через промт;
• Специальная. Она ориентирована на выполнение задач повышенной сложности. Здесь пользователи могут поручать проведение анализа данных в определенной области или теме, подготовку бизнес-проектов и планов, преобразование материалов и уникализацию текста, поддержание беседы на конкретную тему или диалог с пользователем по принципу вопрос-ответ и пр.
• Сложная. Данный сервис ориентирован на обработку больших баз данных и обобщение информации, написание больших научных трудов и работ, проведение глубоких исследований и их описание, анализ и пр.

Рассматриваемая база предлагает студентам и аспирантам делегировать ей обработку и анализ любого текста, поиск информации по определённой теме или вопросу, проведение чатовых консультаций с целью разъяснения сложных моментов, переработку информации и ее преобразование в иные виды (рисунки, таблицы, графики), выполнение и описание решения математических и экономически задач, генерирование уникальных текстов и редактирование рукописей.

Важно отметить, что бесплатно функционал данной сети ограничен. Пользователи смогут генерировать тексты в определенных системой объеме. Для расширения возможностей придется оплатить подписку согласно действующим тарифам.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

научные статьи
ВКР
курсовые работы

Сравнительная характеристика языковых моделей

Предлагаем вам сравнить возможности работы в рассмотрены выше языковых системах по обработке данных, чтобы понять особенности их функционирования.

В целом, базовый инструментарий у всех языковых моделей будет схожим. Разница может крыться лишь в действующих ограничениях: объем генерируемого текста, возможности по настройке фильтра, количество промтов в сутки и пр.

При платном использовании искусственного интеллекта будьте готовы внеси дополнительные средства за появление новых функций и возможностей. Чем шире инструментарий и возможности использования языковой модели, тем она дороже.

Рекомендации по работе с моделями LLM

Внимательно изучите технические характеристики каждой модели и соотнесите их с мощностью и настройками вашего компьютера, гаджета и операционной системы. Учтите совместимость версий и наличие в них необходимого функционала. Выбирайте те сервисы, которые не навредят вашему устройству!

Зайдите на нужную платформу и первым делом изучите правила ее использования и интерфейс, функционал. Сначала нужно понять, с чего начать работу, какие возможности она предоставляет, как ими пользоваться. Только после этого можно начинать пользоваться искусственным интеллектом. Начните с выполнения простейших задач, чтобы понять принцип работы и тактику взаимодействия с ИИ.

Старайтесь создать однозначный и точный запрос (промт), чтобы система поняла его с первого раза и выдала ожидаемый, корректный результат-ответ. Постарайтесь писать просто. Если платформа позволяет настроить дополнительные параметры поиска данных, то заполните соответствующие поля: укажите ключевые слова, в промте пропишите предметную область исследования, укажите стиль генерируемого текста, что вы ожидаете получить.

Обязательно внимательно изучите сгенерированный языковой моделью текст. Оцените его на соответствие требованиям и ожиданиям, тематической приверженности, информативности. Если в подготовленной рукописи есть пробелы, то их можно восполнить с помощью дополнительных промтов. Главное – сделать запросы целенаправленными.

Не стоит полностью и слепо доверять написание научных текстов языковым моделям. Несмотря на их широкие возможности и высокую скорость обработки данных, они не способны выразить авторскую идею и позицию. Поэтому дорабатывать такие тексты все же лучше лично, вручную.