Применение LLM: генерация аннотаций, введений, рефератов, литературных обзоров, статей

На сегодняшний день студенты и аспиранты, исследователи могут в значительной степени упростить ход написания текста для курсовых дипломных работ, научных статей и докладов, диссертаций и пр. Для этого им достаточно научиться пользоваться современными инструментами. Одним из таких инновационных помощников в подготовке текста является LLM.

Что такое LLM?

LLM представляет собой огромную языковую модель. То есть это некая программа или онлайн-сервис, которая может составлять текст согласно запросам пользователей на любую тему, вопрос, запрос и пр. Все нейросети фактически базируются именно на этой стратегии.

Среди функций LLM можно выделить следующие:

• Информационная. Она предполагает, что с помощью таких сервисов пользователь сможет подобрать тематическую литературу или данные для обработки;
• Перерабатывающая. Посредством применения специальных инструментов, пользователи LLM могут формировать новые тексты на основе располагаемых первоисточников. То есть данная модель способна переписывать работы, реферировать готовые труды с высокой уникальностью и пр.;
• Ответная. Рассматриваемые платформы действуют по принципу «вопрос-ответ», то есть пользователь должен задать конкретный вопрос, а система подготовит на него ответ. Именно так происходит генерация текста. То есть человеку так или иначе нужно уметь описывать собственные потребности в информации, ставить четкий вопрос. Только при таком взаимодействии индивид получит доступ к нужной информации.
• Переводческая. Она состоит в том, что LLM владеет множеством языков, что позволяет облегчить ход перевода текста на соответствующий лад. С помощью таких моделей повышается скорость перевода информации, но качество машинного перевода – остается довольно спорным.
• Корректирующая. С помощью языковых моделей пользователи могут проверять подготовленные рукописи на ошибки и оперативно вносить правки, устанавливать недостатки по тексту и пр.

Сфера применения LLM широка. В большинстве случаев пользователи прибегают к использованию этого инструмента для генерации текстов или повышения уникальности собственных рукописей. Студенты с легкостью привлекают такие сервисы для выполнения курсовых и дипломных работ. Исследователи посредством LLM получают доступ к необходимой информации, которая может стать как основой исследования, так и дополнением к текущим результатам, доказательной базой и пр.

Более того, языковые модели помогают ускорить и облегчить анализ большого объема информации, быстро систематизировать собранный материал в целостную картину и представить ее на приближенном к естественному языку. Такие платформы активно пишут тексты и адаптируют их под требования пользователей, настраивая стилистику, терминологический аппарат, ход и логику повествования и пр. Столь обширные функции позволяют применять LLM как в исследовательской, так и издательской деятельности.

LLM – это усовершенствованный искусственный интеллект, который ориентирован на работу с большим потоком информации. С его помощью сервисы создают новые материалы на естественном языке, полагаясь на принципы связности и контекстуальной целостности, релевантности.

Таким образом, LLM – эффективный инструмент в руках опытного пользователя, с помощью которого можно быстро сгенерировать новый текст, перевести материал на требуемый язык, собрать информацию по определенной теме и проанализировать ее в короткие сроки.

Как работают LLM?

Принцип работы больших языковых моделей прост.

В основе данной парадигмы лежит несколько принципов:

1. Логичность и последовательность обработки текста. Данное правило предполагает, что система проанализирует материалы и подготовит связный и логичный материал согласно запросу пользователя.
2. Целенаправленность. Это правило предполагает, что работа LLM будет ориентирована на конкретные потребности пользователя, под его запросы и вопросы. То есть поиск информации будет предельно точным, ориентированным на информационные нужды индивида.
3. Контекст. Система будет подбирать материалы для анализа и переработки, исходя из контекста и сути запроса пользователя. Только LLM – более усовершенствованная модель, которая работает не просто с материалом, а его сутью, значением.
4. Взвешенность. Языковые модели оценивают связность, логичность и суть текста. Они тщательно оценят значение оригинала и воссоздадут соответствующий контекст иными словами. Данный инструмент нацелен на сохранение изначальной идеи, сути, значения каждого слова.

Сам по себе процесс применения LLM прост. Пользователь переходит на соответствующую платформу. Далее он вводит свой поисковый запрос. Он может быть представлен в виде вопроса или утверждения, темы или заголовка параграфа и пр. Далее по необходимости пользователь может ввести дополнительные параметры: ключевые слова, опорные слова и пр.

Затем нужно активировать работу LLM и дождаться результата. Именно здесь начинается сложный процесс в области программирования. Система приступает к поиску данных в располагаемой информационной базе. Она сначала оценивает запрос пользователя: выделяет его контекст, взвешивает каждое слово, учитывает дополнительные поисковые фильтры и пр.

Затем она анализирует базу данных и подбирает соответствующие первоисточники. Которые совпадают по смыслу, контексту, запросу.

Далее она приступает к моментальной переработке данных – генерированию текста. В данном случае LLM полагается на принципы реферирования и преобразования информации. Сервис переписывает собранные первоисточники в единый связный новый текст.

В результате, платформа выдает готовый материал пользователю. Ему останется лишь ознакомиться с ним и по необходимости внести правки.

В целом, работа с LLM схожа с использованием классических нейросетей. Главное – корректно отмечать запрос, изучать подобранный материал или сгенерированный текст, оценивать его на степень соответствия требованиям и ожиданиям.

Как создать аннотацию с помощью LLM?

Аннотирование материалов – процесс непростой. Автору предстоит максимально сжать подготовленный проект и представить его в краткой форме с акцентом на ход или логику исследования. Далеко не каждый автор в силах самостоятельно подготовить столь специфичный текст. Поэтому нередко студенты и аспиранты прибегают к использованию LLM.

Чтобы подготовить аннотацию с применением LLM, необходимо учесть следующие аспекты:

• Изучить требования к аннотации и определить ее объем, ключевые слова, какие моменты будут освещены в ней и пр.
• Изучить требования к аннотации и настроить языковую модель под них: выбрать язык, указать основные параметры аннотации (количество слов, стиль написания, указать ключевые слова, описать в запросе основные моменты для отражения в аннотации и пр.);
• Указать вид генерируемого текста – аннотация;
• Ввести первоисточник или сделать отсылку на аннотируемый материал, чтобы система могла его переработать, сжать и преподнеси в соответствующем виде;
• Запустить модель для генерации аннотации и дождаться результата.

Обратите внимание, что LLM может сразу же перевести текст аннотации на иностранный язык. Главное – указать такую необходимость и конкретизировать, на какой именно иностранный язык нужно транслировать материал.

Генерация аннотации с помощью LLM предполагает, что пользователь укажет конкретный текст для анализа или загрузит собственную рукопись в базу. То есть для написания такого текста важно иметь соответствующий материал для аннотирования.

Как подготовить введение с использованием LLM?

Чтобы написать введение к курсовой или дипломной работе, отчету или диссертации пользователь также может воспользоваться языковой моделью LLM. Но в данном случае последовательность действий будет немного отличатся от вышеописанной схемы.

Во-первых, в LLM необходимо будет выбрать вид генерируемого текста. Введение – это отдельный раздел в студенческой, научной или иной работе. В данном случае будет уместен выбор «генерация параграфа» или «свободная генерация текста».

Во-вторых, важно указать корректный промт, то есть запрос-команду, чтобы языковая модель сразу же поняла, что писать и о чем. То есть пользователю нужно конкретизировать «напиши введение…» затем указать к какому типу работ или по какой теме.

В-третьих, в запросе или о генерации текста необходимо конкретизировать основные элементы, которые должны присутствовать во введении. В описании или комментариях к промту пользователю следует отметить необходимость отражения цели (акцентировав внимание на определенной проблеме и теме), постановке задач (по возможности кратко описать основные задачи для анализа и пр.), выделить предмет и объект исследования (притом объект важно указать изначально, который был задействован непосредственно в основной части исследования или документа) и пр.

В-четвертых, если языковая модель должна сформировать введение к уже написанной автором работе (курсовой проект, научная статья, диссертация, отчет о НИР и пр.), то целесообразно загрузить для анализа соответствующий файл.

В-пятых, конкретизируйте требования к введению, чтобы LLM автоматически отрегулировала соответствующие параметры во время написания. Пользователь может ввести ограничения по объему слов или страниц, указать дополнительные пожелания по раскрытию отдельных элементов научного аппарата, указать стиль написания текста и пр.

В идеале при формировании промта индивиду следует наметить план введения с кратким пояснением каждого раздела. В этом случае сгенерированное введение будет сформировано согласно заданному контексту, направлению и особенностям, параметрам.

При генерировании введения с помощью LLM индивид может запросить подготовить данный раздел полностью или сформулировать отдельные положения для включения в уже существующую рукопись.

Обратите внимание, что подготовка введения силами LLM требует отражения основных данных об исследовании (тема, проблема) и умения пользователя корректно и емко формулировать свои запросы.

Особенности подготовки рефератов и литературных обзоров на основе LLM

Выполнение рефератов и литературных обзоров – одна из популярных задач. Которая ложится на плечи студентов. С помощью таких работ универсанты расширяют собственный кругозор, а также успешно формируют теоретический раздел для курсовых и дипломных проектов. Но для выполнения этих текстов требуется умение собирать и оперировать большим объемом информации. Упростить выполнение этой задачи помогут LLM.

Чтобы написать реферат или литературный обзор с использованием языковых моделей, достаточно придерживаться следующего алгоритма:

1. Для начала необходимо указать конкретный запрос с уточнением вида текста: напиши реферат, напиши литературный обзор.
2. Далее уточняем тему или направление теоретического исследования: на тему … (указываем конкретную тему или пишет запрос, какую информацию найти своими словами).
3. После этого необходимо сгенерировать или самостоятельно указать план текста, который предопределит суть и особенности повествования, количество разделов и параграфов, их содержание. LLM может предложить автоматическую генерацию плана работы на основе анализа готовых исследований, хранящихся в ее базе данных.
4. Затем следует уточнить требования к составу и содержанию реферата или литературного обзора. В комментариях к тексту следует указать, о чем писать материал (уточнить подходы, теории, авторов, термины и пр.), выделить ключевые слова, обозначить стиль написания (как правило, академический или научный), отметить объем работы и требования к уникальности текста, необходимость цитирования, стиль цитирования и пр.
5. Запускает процесс генерации текста. На этой стадии основная работа возлагается непосредственно на языковую модель, которая занимается поиском и переработкой первоисточников по заданной теме с учетом отмеченным критериев.

По мере готовности (как правило, н это уходит несколько минут), языковая модель представит сгенерированный текст. Пользователю важно прочитать его и оценить, по необходимости сформировать новый запрос на дополнение текста или его корректуру.

Обратите внимание, что реферат и литературный обзор – это два разных документа. Очень важно корректно указывать тип работы, чтобы LLM учла особенности ее формирования, логику, предназначение, содержание и пр.

Как написать статью с помощью LLM?

Подготовка научной статьи на базе LLM требует от пользователя умения корректно создавать запросы и настраивать языковую модель.

Первым делом необходимо указать непосредственно промт – напиши научную статью на тему (с дальнейшим отражением темы). Это будет основная команда, на которую будет ориентироваться платформа при генерации текста. Она учтет базовые требования к научным статьям (объем, оформление, стиль).

Далее необходимо выделить основные положения научной статьи. То есть пользователю должен конкретизировать, о чем писать (исследовательский вопрос), какие материалы и факты должны быть в центре исследования (указать основные первоисточники, тезисы, подходы, авторов и пр.). Индивид может воспользоваться автоматической генерацией плана научной статьи, но не стоит полагаться на такой вариант (так как он основан на переработке аналогичных работ, то уникальность такого материала будет низкой, а логика – дублирующей предшественников). Важно его оптимизировать, откорректировать или дополнить.

Затем следует обозначить четкие требования к структуре материала. Для этого лучше всего сформировать отдельные запросы и указать их в плане статьи. Важно представить емкую характеристику и основные положения каждого раздела, чтобы языковая модель понимала, как и о чем писать.

В комментариях к запросу следует отметить особенности и ожидания пользователя. Здесь можно уточнить наличие определенных опорных и ключевых слов, упоминанием конкретных исследователей и теорий, отметить необходимость анализа конкретных показателей или статистических (и иных) данных, выделить исследовательский вопрос или необходимость обосновать результаты и выводы и пр.

По мере заполнения всех полей настроек для языковой модели, пользователь останется лишь запустить процесс генерации статьи и дождаться результата. Далее по необходимости, с помощью отдельного запроса он может сгенерировать для нее аннотацию, перевести текст, аннотацию и ключевые слова на иностранный язык и пр.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

научные статьи
ВКР
курсовые работы

Рекомендации по работе с LLM при выполнении студенческих и научных работ

Перед тем, как запустить генерацию текста – настройте параметры языковой модели: уточните вид материала, тему исследования, проблему, по возможности укажите план текста и конкретизируйте состав каждого раздела в комментариях. При таком подходе поучить материал, соответствующий потребностям и ожиданиям, выше.

Указываете емкий и корректный, однозначно сформулированный промт. Он может быть в виде вопроса (на который платформа будет искать ответ) или в форме утверждения с четким смыслом (например, суть и функции оборотного капитала).

Обязательно указывайте вид генерируемого текста: реферат, статья, курсовая работа, литературный обзор, диссертация, систематический обзор и пр. От данного параметра зависит объем, стиль, содержание документа и пр.

Внимательно изучите сгенерированный LLM текст. Убедитесь, что он соответствует теме, запросу. Прочитайте рукопись, оцените логичность и связность, корректность и достоверность текста. По необходимости внесите правки.

Старайтесь предельно точно указать основные параметры для генерации текста.

Проверьте сгенерированный материал на соблюдение норм авторской этики, плагиат. По необходимости, исправьте недостатки, чтобы миновать проблем с плагиатом и правами на интеллектуальную собственность.

Не стоит на 100% доверять переводу текста с помощью LLM. В данном случае перевод машинный, хоть и приближенный к естественному языку. Но, как показывает практика, не всегда такой текст оказывается корректным и грамотным.

Таким образом, использование языковых моделей LLM не воспрещается в студенческой и научной деятельности, но полностью полагаться на такую систему не стоит. Пользователю следует перепроверять и координировать работу таких сервисов, проявляя самостоятельность и ответственность в раскрытии темы и выполнении заданий.