Если вам, как и мне, часто требуется делать научные доклады для ВУЗа, то лучше попросить написать статью нейросеть, чем самостоятельно сидеть над ней часами. На удивление в этом нет читинга, потому как тема вам известна и вы ее понимаете. А написание текста монотонная и скучная работа.
И сегодня я хочу показать, как можно использовать нейросеть для написания статьи на примере DeepSeek V3 и сервиса СигмаЧат. Очевидно, что можно бы было использовать нейронку напрямую, но есть несколько нюансов. Вот почему я предпочитаю СигмаЧат:
- оплата российскими картами;
- доступ к последним версиям популярных нейронок;
- низкая цена.
Совокупность этих преимуществ делает его во многом выгоднее, чем оплата каждой модели по отдельности, а уж тем более ежемесячных подписок.
Принцип работы нейронок
Прежде чем мы начнем, хочу немного рассказать о том, как эти модели работают. Это полезно знать, когда вы часто пишете статьи с помощью нейросети. Причина кроется в том, что такой подход позволит понять их алгоритмы. Итак, вот как происходит генерация по ту сторону:
- Пользователь указывает запрос.
- Нейросеть «понимает» — анализирует из контекста релевантную информацию.
- Формирует ответ, который наиболее вероятен и закономерен, исходя из запроса и указанной в нем информации.
Отличие нейронки от скрипта в том, что это не база с заранее подготовленными словами, которые складываются друг за другом в контексте и логическом порядке. Модель обучена на большом объеме данных и может «думать», а затем «рассказывать» пользователю то, что ему нужно.
Генерация статьи в СигмаЧат
Давайте теперь представим, что вам была дана задача написать статью о синтетических тканях. У меня это было темой моей курсовой, а для вас это хороший пример написания статьи нейросетью по теме, многие в которой из вас ничего не понимают.
Откроем главную страницу сервиса:
Вернемся к нашей теме синтетических тканей и статье, которую должен написать нейросеть. Сначала нам необходимо оглавление, поэтому пусть DeepSeek сам его придумает:
Если вам необходимо особенное форматирование, то можно указать, чтобы статья была сделана в виде markdown.
Какие ошибки допускают новички
Многие новички также допускают ряд ошибок, которые могут ухудшить качество генерируемого текста. Необязательно, что вы тоже их допустите, если впервые попробуете написать статью нейросетью, но тем не менее знать о них нужно:
- неправильный промт — не все модели допускают короткое, неточное и ошибочное описание, поэтому тщательно проверяйте промт;
- отсутствие ключевых слов — если обязательно нужно получить что-то конкретное в тексте, то укажите об этом нейросети несколько раз, чтобы ИИ точно не пропустил этот аспект;
- нет исключений — все модели поддерживают исключения, что необходимы для игнорирования конкретных аспектов запроса и запрета ИИ на их свободную интерпретацию.
И хотя нейросеть может исправить большую часть ваших ошибок, особенно это касается фактических, допускать их не рекомендуется. Ведь даже статистика говорит, что большая часть непонимания между человеком и нейросетью зачастую происходит из-за плохой орфографии, нежели самой информации.
Преимущества использования ИИ для статей
Сильные стороны моделей для генерации могут быть очевидны, но им все равно нужно уделить внимание. И наверняка первое, что приходит на ум при упоминании сильных сторон нейрогенерации, — скорость. Это действительно так, но в написании статей через нейросеть есть много других плюсов:
- объяснение сложных вещей — если вы не знаете как подойти к теме, то нейросеть точно сможет объяснить сложное простыми словами, и это преимущество даже важнее, чем скорость;
- креативность — вы можете часами сидеть и думать, как сделать текст интереснее, когда модель может предложить несколько интересных вариантов за считанные секунды;
- возможность использовать шаблон — если вы имеете видение вашей статьи, то можете предоставить его нейронке и она подставит всю нужную информацию под него.
Выходит так, что здесь действительно есть плюсы, но они не всегда релевантны. Можно даже сказать, что сильные стороны генерации статьи через нейросеть проявляются лишь в определенных сценариях.
FAQ
Безопасна ли генерация статей для SEO?
Да, если соблюдены все критерии для поисковых запросов. Важна также уникальность, но у нейронок с ней, как правило, нет проблем.
Нужно ли иметь опыт написания текстов?
Лучше, если этот опыт есть, потому что так проще оценивать качество текста. Однако это необязательно.
Можно сразу публиковать сгенерированный текст?
Можно, но не рекомендуется. Настоятельно советуем его проверить от начали и до конца, чтобы избежать ошибок.
Итог
СигмаЧат оказался удобным решением ввиду того, что здесь не требуют указывать никаких параметров. Достаточно только открыть и начать писать. Он также имеет Телеграм-бот, который тоже может быть использован для написания статьи через нейросеть.
