Сделать вывод по любому тексту: используем ИИ для обобщения текста

Порой бывает тяжело или нет времени прочитать полный текст статьи или книги, но информацию из него получить нужно. И нейросети для написания вывода по тексту здесь пригодятся как никогда кстати. 

Важно, чтобы используемая модель была достаточно продвинутой, потому что необходимо не только выполнить запрос, но и ознакомиться с текстом. А он может быть разной сложности. Это стало движущим фактором того, почему я решил использовать СигмаЧат. Здесь также есть и другие плюсы: 

• все нейронки постоянно обновляются при выходе новой версии;
• низкая цена — ниже, чем при оплате каждой модели отдельно;
• возможность оплатить российскими картами. 

Однако несмотря на то, что нейросеть сможет сделать вывод, иногда некоторые детали могут быть упущены. И человек, который читал текст, может это сразу подметить. 

Использование СигмаЧата

Я хочу продемонстрировать эффективность нейросетей на наглядном примере, поэтому возьму сложный текст и пропущу его через все модели в СигмаЧате. Начать предлагаю с интерфейса, и вот какая здесь главная страница:

Можно выбрать модель нейросети для вывода по тексту как на предложенных вариантах, так и в отдельной вкладке, где есть все версии:

И это все настройки, которые нам нужны. Есть также степень контекста, но он необходим только в случаях, когда вы общаетесь с моделью. Фактически это ее «память». 

Давайте теперь возьмем текст по какой-нибудь теме из физики, попросим разные нейросети сделать из этого вывод и упростить так, чтобы его понял человек, который не знает предмет.

GPT-4 Turbo

Claude 3

DeepSeek V3

Да, речь во всех трех вариантах шла о законе Эйнштейна. Мне показалось, что это отличный пример для сравнения трех моделей. И чтобы сравнить выводы нейросети по тексту с тем, как объясняет человек, давайте приведу свое объяснение:

Невозможно отличить действие силы тяжести от ускорения. Находясь в лифте нельзя понять, падаешь ли ты или ускоряешься вверх.

Уверен, что теперь вы сможете самостоятельно выбрать понравившуюся вам нейронку, чтобы получить удовлетворяющий вас результат. 

Как эффективно делать вывод по тексту 

Написать вывод по тексту с помощью нейронки можно эффективнее, если подготовить шаблоны. Обычно, когда пользователь просит подготовить вывод по тексту без них, то модель сама определяет как интерпретировать ту или иную информацию. И иногда она может выбрать правильный вариант, а также может ошибиться в формате представления данных. 

Избежать этого можно с помощью заранее подготовленных шаблонов, например: 

• бизнес-отчет — подготовить несколько метрик и рекомендаций по их оптимизации;з
• книга — тезисно выделить ключевые мысли, а так подготовить mind-карту с сюжетными событиями;
• юридический договор — выделить обязанности и права сторон, желательно в таблице.  

Теперь, когда под каждый тип текста выделены ключевые элементы, что должны быть выделены моделью, не возникнет никаких проблем с тем, чтобы правильно интерпретировать текст.

Чего не умеют нейронки  

Вопреки общему мнению о том, что ИИ может написать вывод по любому тексту данные модели не являются буквально искусственным интеллектом. И у них есть соответствующие ограничения, которые нужно знать, чтобы работать с ними эффективнее:

• нейронки не могут создать глубокую критику аргументов — причиной тому является невозможность «связать воедино» всю информацию с четкой позицией, потому что здесь нужен фактор «сознания»;
• нет возможности проверить факты — вся информация берется из интернета и доводы основаны на ней же, поэтому если изначально взяты ошибочные «мнения» по заданному тексту, то выводу будут ложными;
• отсутствие подтекста — многие материалы воспринимаются нейросетями для вывода по тексту буквально без учета культурного контекста или возможно заложенного в нем подтекста.

Приведенные аспекты не означают, что модели плохие или не работают правильно. Это лишь касается того, что они не идеальны. И относится к ним нужно соответствующие образом. 

Правовые и этические проблемы 

Это также является важным аспектом, потому что в нейросети могут загружать корпоративные документы или использовать выводы в официальных заявлениях. Если вы используете нейросети для вывода по тексту только для себя, то никаких проблем не возникнет. Однако в ином случае, стоит помнить:

• запрос на вывод по корпоративным документам может нарушать ваш контракт с компанией и привести к увольнению, потому что технически это разглашение данных;
• сгенерированные результаты ИИ не имеют авторских прав, поэтому законно выдавать их за свои собственные суждения;
• если ИИ используется в работе, то рекомендуется уведомить клиентом или коллег об этом, чтобы снять с себя ответственность в будущем за возможные ошибки языковой модели. 

Многие из этих проблем, как и их решения, еще не до конца сформированы и определены, поэтому по большей части мы говорим о чем-то неточном. Однако всегда стоит думать на перспективу и учитывать возможные неприятности от такого подхода в будущем уже сейчас. 

FAQ

Зачем делать вывод нейронкой?

Во избежание информационного перегруза, особенно когда в жизни много информации, а времени на ее освоение предельно мало. И это скорее рабочий инструмент, что не подойдет для обучения, где все должно быть прочитано в «оригинале». 

Как нейросеть понимает текст? 

Она обучается корпусах — большие объемы текста, — и использует attention-механизмы, которые являются математической моделью. 

Насколько можно доверять модели? 

Если это не технический текст или нишевая область, то точность нейросети для вывода практически всегда высокая. 

Какой итог

СигмаЧат показал себя с хорошей стороны, предоставляя пользователю простой и понятный интерфейс, а также дешевое использование популярных моделей для генерации. Можно также использовать его в Телеграм-боте, что все только упростит.