GPT студентам. 580 промптов способных решить любую проблему. Промпт-инжиниринг для написания исследований, от плана до списка литературы, решения задач, генерации исследовательских идей, ускорения рут

Рисунок 27 – Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 30%

Применение GPT также обеспечивает поверхностный рерайт, на рис. 28 приведен интерфейс, в котором выполняется перефразирование с помощью GPT, применяется промпт 1.

Пример GPT-промпта 1

Перефразируйте текст [ваш текст]

Рисунок 28 – Перефразирование текста с помощью GPT

На рисунке 29 представлена сверка текста по методу Ш2, как видно тексты отличаются на 40%.

Рисунок 29 – Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 40%

Известно, что GPT допускает ошибки, поэтому с целью их частичного исправления, дальнейшего повышения уникальности, а также удаления маркеров генеративного текста, можно выполнить вторичный перевод текста в направлении: русский-английский; английский-русский, с помощью translate.google.com, рис. 30.

Рисунок 30 – Перевод текста, после GPT-обработки, в направлении: русский-английский; английский-русский, с помощью translate.google.com

Рисунок 31 – Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 55%

Все последовательности действий, приведенные выше дают поверхностное перефразирование, практикой доказано, что это не позволяет добиваться нужного показателя уникальности всего текста.

Глубокий рерайт

Глубокий рерайт, обеспечивает существенное отличие текстов, на основании практического опыта установлено, что текст источника должен отличаться от перефразированного текста, при сверке по показателю Ш2 на 80 и более процентов. Рассмотрим, как этого можно добиться.

Шаг 1 – выполнить перевод текста в направлении: русский-китайский (традиционный); китайский (традиционный) -русский, с помощью translate.google.com. Это даст нам показатель Ш2 – 64%, рис. 32.

Рисунок 32 – Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 64%

Шаг 2 — написание нового текста на основании текста перевода, с помощью GPT. Источником является текст после перевода: русский-китайский (традиционный); китайский (традиционный) -русский.

Пример GPT-промпта 2

Напишите новый текст, используя источник [текст после перевода: русский-китайский (традиционный); китайский (традиционный) -русский]

Рисунок 33 – Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 74%

Как видно, в результате GPT-генерации нового текста мы использовали текст источника, после перевода: русский-китайский (традиционный); китайский (традиционный) -русский, это дало показатель отличия Ш2 – 74%.

Шаг 3 – вторичный перевод генеративного GPT-текста: русский-китайский (традиционный); китайский (традиционный) -русский. Вторичный перевод обеспечивает частичное исправление ошибок GPT-генерации, дальнейшее повышение уникальности, а также удаление маркеров генеративного текста, рис. 34.

Рисунок 34 – Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 78%

Шаг 4 – согласно карте шинглов, в левом окне программы производится ручная правка не измененных шинглов, состоящих более чем из 2 слов, методом впечатывания, подходящих по смыслу новых слов, рис. 35.

Рисунок 35 – Ручное изменение Ш2

Обратите внимание, в силу несовершенства технологий Google и GPT, текст содержит ошибки, поэтому, разбивая шинглы их нужно исправлять. Текст после перефразирования уменьшил объем и потерял ссылки на источники цитирования, значит это тоже предстоит подправить.

Почему не рекомендуется использовать другие переводчики:

– Deepl – позволяет переводить 1500 знаков в интерфейсе, при переводе файлом, он защищен от копирования, главный недостаток в том, что Deepl старается обеспечить высокую точность перевода, а значит отличие текстов минимизируется и все усилия по перефразированию снижаются, рис. 36.

Рисунок 36 – Интерфейс Deepl

– Переводчик Промт (translate.ru) – обладает собственным пониманием текста, уникальность повышается, но смысл теряется, поэтому предстоит много правки, рис. 37.

Рисунок 37 – Переводчик Промт (translate.ru)

С образовательной точки зрения, данный подход к перефразированию несет обучающий потенциал, т.к. при компиляции текстов из учебников, студент читает правильный текст, а при прочтении текста после двойного перевода и GPT генерации, приходится вычитывать текст, вдумываться в смысл и исправлять неточности. Тем не менее, это значительно быстрей чем перефразировать текст полностью руками.

Почему тексты, перефразированные указанным способом, не определяются как генеративные:

– GPT и программа-переводчик – это совершенно разные модели, Антиплагиат детектирует GPT-подобные модели;

– текст, после перефразирования содержит шинглы, состоящие из 2 слов, их последовательности похожи на последовательности текста источника, при генерации в GPT, согласно примитивным запросам, таких последовательностей достаточно мало, другими словами, Антиплагиат не понимает откуда копипаста текста.

Глубокое академическое перефразирование КонтрПлагиат

Глубокий рерайт, рассмотренный выше выполнялся с применением переводчика Google и GPT, пришлось применить ручной труд для исправления ошибок и достижения необходимого показателя отличия текстов Ш2.

Заметно упрощает процесс глубокого перефразирования академическая нейросеть КонтрПлагиат. Перефразирование осуществляется следующим образом:

Шаг 1 – перегенерация текста, с одновременной сверкой по методу Ш2. В процессе перегенерации используется модель не известная GPT-подобным системам и антиплагиат РУ, в частности, в этом заключено несомненное преимущество нейросети КонтрПлагиат.

На рис 38 приведены результаты опроса, где мы попросили наших читателей найти текст, перефразированный с помощью КонтрПлагиат, результаты опроса показательны, текст, после рерайта КонтрПлагиат человеческим глазом идентифицирован не был.

Рисунок 38 – Опрос, проведенный нами ВК

Шаг 2 – исправление ошибок перегенерации, с одновременной сверкой по методу Ш2. Исправление ошибок не должно возвращать Ш2, как в тексте источнике.

В результате перефразирования получается текст, который соответствует критериям перефразирования, показатель Ш2 – больше 80%, рис. 39.

Рисунок 39 – Сверка текста источника (правое окно) с перефразированным текстом (левое окно) по методу шинглов, состоящим их 2 слов (Ш2), отличие текстов 92%

Пример полученного, рис. 39 текста

Анализ особенностей менеджмента и финансирования современных российских энергетических компаний и предприятий является важным аспектом диссертационного исследования, поскольку определяет не только уровень новационности, адаптивности, рыночной устойчивости, энергетической защищенности и безопасности, энерго-экономической эффективности самого предприятия, но и функционирования обслуживаемого им сектора экономики (в основном промышленности). Использование энергоносителей при производстве и поставке товаров и услуг является важным фактором, определяющим добавленную стоимость товаров и услуг. Переход к более экологичным и экономически эффективным методам промышленного производства возможно начать с анализа и изучения динамики изменения системы энергоснабжения. Эти выводы основаны на результатах большого числа исследований, проведенных в России и за рубежом по различным проблемам развития промышленности [9, 10, 12, 14, 16, 17, 25, 26].

Так, ученый Н. Г. Борисюк считает, что ресурсные возможности и потенциал целого ряда энергетических предприятий и всей целостности ТЭК (топливно-энергетического комплекса) в целом является основой устойчивого развития и выступает драйвером реструктуризации отечественной экономики. По его данным, на долю отраслей ТЭК в России приходится около 80% промышленного воспроизводства [31,C.73], а 16% промышленно-производственной рабочей силы страны занято на предприятиях и в субъектах экономической деятельности, относимых к ТЭК [34,C.73]. Одним из направлений изменений и реструктуризации отечественной экономики, рассматриваемых данным исследователем, является кластеризация, в которой предприятия топливной энергетики выделяются в качестве центра кластеров.

Сегодня, когда все большее значение приобретает стратегия перехода к низко углеродной (зеленой) экономике и более устойчивым моделям производства и потребления энергии, необходимо анализировать передовой опыт повышения энергоэффективности в различных отраслях и изучать инвестиционные и технологические возможности в ТЭК [60, C. 34]. Отметим, что в то же время энергетический рынок формируется под воздействием спроса и предложения на все виды энергоносителей, включая традиционные носители энергии – углеводороды и возобновляемые источники энергии. Сегодня структура потребительских предпочтений и реальный спрос на энергию претерпевают значительные изменения. В результате энергетическим компаниям приходится искать новые организационные и технологические решения на всех этапах технологических процессов и производственных цепочек – от добычи ископаемых до распределения энергетических ресурсов между потребителями.

Применение современных теорий и практик управления позволяет эффективно организовывать и координировать ресурсы субъектов отрасли топливной энергетики, энергетических компаний для обеспечения их устойчивого и динамичного развития. Прежде чем внедрять новые технологии, необходимо приобрести нематериальные ресурсы, такие как опыт и знания, характерные для отечественного ТЭК. Для того чтобы создать необходимую базу для этих ресурсов, необходимо развивать человеческие ресурсы энергетических подразделений и компаний. Специфика развития ТЭК требует определения его структуры, субъектного состава участников и четкое выделение их места в общей организационной структуре.

Очевидными достоинствами КонтрПлагиат выступают:

– целостность процесса, все происходит в «одном окне» или в «одном файле». Файл загружается в интерфейс, выгружается в формате. docx, следовательно сохраняется оформление документов и уменьшается объем ручных манипуляций;