Рейтинг лучших нейросетей для написания текстов на 2024 год

По итогам года слово «нейросеть» упоминалось чаще всего. ИИ приписывают практически неограниченные возможности влияния на человечество, составляют прогнозы, какие специальности он сможет заменить. И даже рассказывают об опасностях, которые может повлечь дальнейшее развитие нейросетей.

Но пока ИИ для обычного пользователя – это что-то вроде полезного приложения. Которое может нарисовать изображение, написать вступление к курсовой или дипломной работе, сгенерировать целую статью на заданную тему.

Немного истории

Работа над прототипом нейронных сетей велась давно. Если точнее – с 1940 годов. Тогда ученым удалось математически объяснить принцип работы нейронов человеческого мозга. В 1960 году Фрэнк Розенблатт (нейрофизиолог) создал нейрокомпьютер Марк 1. В основе был принцип перцептрона, простейшей модели машинного обучения, распределяющий объекты на определенные категории.

Правда, нейроны Марка 1 состояли не из строчек кода, а из резисторов. И их задачей было не просто распознавать геометрические фигуры или буквы алфавита. Для того времени Марк 1 стал настоящим прорывом в науке, которому посвящались сотни статей в газетах и научных статей.

Прогнозы были супероптимистичными, но к 1969 году стало ясно, что двуслойная модель практически ничего не умеет, и при сохранении принципа обучения ничего нового она выдать не сможет. Расширить возможности сети возможно только при условии увеличения количества слоев, чего конструкция Марка тоже не позволяла. В 1971 году Розенблатта не стало, дорабатывать модель было уже в общем некому.

Да и научное сообщество переключилось на более перспективное направление – создание персональных компьютеров, поэтому идея с нейросетями была не то, чтобы совсем заброшена, но точно перестала быть приоритетной.

В 1986 году работа над ИИ возобновилась. Во многом благодаря уже появившимся персональным компьютерам. Нейронки научили не только искать геометрические фигуры, но и распознавать почерк человека. Но для дальнейшей работы нужны были огромные массивы данных, требующие вычислительных мощностей, которых на тот момент еще не было. Как итог – очередное сворачивание финансирования на разработку.

В 2000 годах, когда активно развивалась игровая индустрия, интерес к нейронкам снова возрос. Просто потому, появились достаточные вычислительные мощности и видеокарты, которые отлично подходили для машинного обучения. В 2012 сеть AlexNet, для обучения которой использовался обычный ПК с двумя картами NVIDIA, победила на конкурсе распознавания изображений ImageNet LSVRP.

Обучение длилось всего неделю и включало массив данных, состоящих из 15 миллионов изображений, разбитых на 22000 категорий. Причем объекты на картинках были как стандартные, вроде деревьев, автомобилей, зданий. Так и специфическими – например, сеть распознавала конкретную породу собак из представленных (а в базе было только 20 видов терьеров).

Ну а интерес не только научного сообщества, но и обычных пользователей вызвала представленная в 2020 году нейросеть GPT. Которая умеет не только распознавать, но и самостоятельно генерировать изображение по запросу пользователя, составлять финансовые прогнозы, решать сложные математические задачи, писать код и создавать тексты.

Как работает

По принципу имитации нейронных связей человеческого мозга. Структуру нейрона имитирует программный код. Который, получая информацию, обрабатывает, передает следующему «нейрону».

К вопросу об обучении. Сначала нейронке скармливают большое количество данных, показывая эталонные правильные ответы (обучающая выборка). То есть здесь все сильно напоминает обычные школьные уроки. ИИ просто дают данные и «объясняют», что это информация означает. Только, конечно, не словами, а формулами и цифровыми значениями. Например, если сильно упрощенно, дом на картинке соответствует 0, дерево – 1, автомобиль – 2. После информация проходит многоступенчатую обработку, от нейрона к нейрону.

Сами нейроны не зависят друг от друга. Если один выйдет из строя на работе сети это никак не скажется. С одной стороны это огромный плюс в плане отказоустойчивости всей системы, функциональности. Алгоритм может и сгенерировать эссе, короткий рассказ или даже стихотворение, и нарисовать изображение по описанию и сравнить рентгеновские снимки пациентов (такое тоже используется в медицине).

С другой – именно из-за этой особенности ответы ИИ так сложно спрогнозировать или предугадать. А повлиять на них практически невозможно. По этой же причине все ответы ИИ приблизительны.

Для каких текстов подходит

Нейронки умеют неплохо писать эссе, короткие рассказы, по всем правилам жанра. С околонаучными, научными статьями уже сложнее. При генерации текста нейронка может путать даты, давать ссылки на источники, не относящиеся к теме, «придумывать» новые термины.

Такие ошибки нейронок называют галлюцинациями. Причина в нехватке (как бы странно это не звучало) данных для обучения. Если проще – когда ИИ не может найти ответа, он его придумывает. И причем делает это очень убедительно. Например, алгоритм выдумал историю, с конкретными датами и событиями о вторжении  инопланетян, полете медведей в космос.

Поэтому, если использовать нейронки для генерации статей на сложные темы, требующие тщательного фактчекинга или тех же дипломных работ – все даты, термины, ссылки на источники стоит перепроверить. Кто-то из пользователей в отзывах на тот же чат GPT написал, что ИИ напридумывал несуществующих художественных произведений и даже выдал ссылки на них. Плюс еще и умудрился перепутать авторов (причем тема была о классической литературе, информация о которой точно есть в сети).

Есть у нейронок и проблема с построением предложений, перескакиванием с темы на тему. При генерации объемных текстов, сеть может «потерять» логическую последовательность изложения, выдавая никак не связанные между собой по смыслу абзацы.

Частично исправить это можно, если:

• задавать запрос на английском;
• составлять план статьи – если статься объемная, то лучше разбивать его на фрагменты, задавая для каждого отдельный запрос;
• давать вводные данные по теме (чтобы сузить критерии поиска).

Чат GPT неплохо справляется с таблицами и графиками, если тематика позволяет, это вполне можно использовать.

Для ведения соцсетей Chat GPT и подобные ему боты тоже подходят. Только тут нужно учитывать, что нейронка в режиме СММ-щика часто начинает вставлять эмодзи по делу и без. Не хотите потом их удалять, просто попросите их не использовать.

Конечный этап подготовки текста – проверка. Фактчекинг, орфоргафия, заспамленность (для СЕО, например). И, конечно, уникальность. Средний показатель статей варьируется в диапазоне 98-100%. У текстов на узкие темы показатель может снижаться до 60 % (играют роль специфичные термины).

Корректировать результат тоже придется. Например, если задать запрос, скажем про сантехнику, вентиляцию или газовые котлы, чат может выдать данные, корректные, скажем для Европы, и неприменимые в России. Например, во вступлении текста про те же газовые котлы GPT упомянул о солнечных батареях (в качестве альтернативы). Информация не сказать, что неправдивая, но на сайте по продаже бюджетного оборудования смотрелась бы странно.

В итоге, если понять принцип взаимодействия с чат-ботом, можно получить неплохой информативный материал для наполнения сайтов, создания лендингов. Тут главное — не пытаться доверить всю работу ИИ, дополнять сгенерированный текс собственным мнением, живыми примерами.

Поскольку подобные чаты, несмотря на громкое название искусственный интеллект, интеллекта как такового не имеют. Это просто алгоритм, не имеющий собственного опыта, мнения. Который умеет быстро искать, обрабатывать и анализировать информацию. В общем, любой чат-бот – это отличный инструмент. Но, как и любой инструмент, бесполезный без участия человека.

Рейтинг лучших нейросетей для написания текстов на 2024 год

С оформлением подписки

ChatGPT

Именно он стал самым популярным, несмотря на то, что подобных нейронок, с примерно таким же функционалом сейчас несколько десятков. Причина проста – бот может поддерживать диалог и запоминает запросы пользователя. Даже если попросить его пересказать краткое содержание беседы – он справится. Еще он неплохо умеет генерировать сарказм и шутки, что может пригодиться для написания текстов.

Алгоритм выполнит рутинную работу, вроде составления электронных писем для рассылок, составления списка задач на основе ключевых слов, пересказа краткого содержания статьи или объемного текста.

ИИ понимает русский, но все-таки лучше справляется с выполнением задач на родном английском. Плюс при формировании запроса на английском алгоритм выдает более длинные и развернутые ответы.

Цена – от 20 долларов (правда разработчик обещал разработать еще несколько менее дорогих тарифов).

• скорость обработки;
• функционал;
• может поддерживать диалог;
• справляется с генерацией текста на сложные темы.

• может обрезать длинные ответы;
• бывают ошибки;
• качество текста во многом зависит от правильности самого запроса.

Notion.AI

По функционалу схожа с ChatGPT. Умеет работать с текстом, генерировать программный код, обрабатывать данные и заполнять таблицы на их основе. А также переводить данные с японского, немецкого, английского, других языков. Позволяет редактировать данные прямо на сайте, может использоваться и в компаниях, и в небольших стартапах и просто для личных целей. На выбор несколько тарифных планов с разными опциями, стоимостью от 10 долларов для каждого участника.

Интерфейс на английском, но проблема легко решается автопереводчиком. Доступ открывается после регистрации на сайте – нужен только адрес электронной почты и пароль. Пользователю доступно 20 бесплатных запросов, после чего сервис запросит оплатить подписку (напрямую не получится, только через посредника). Но при смене рабочего пространства можно использовать еще 20 запросов (и так до бесконечности) без создания нового аккаунта.

По заявлению разработчиков нейросеть не использует данные пользователей для обучения ИИ, гарантирует надежную защиту информации. Дает возможности для дополнительного администрирования, изменения настроек конфиденциальности.

Цена – от 10 долларов/мес. за базовый тариф.

• работает без ВПН;
• можно пользоваться бесплатно;
• быстрая, простая регистация;
• удобный интерфейс.

• как и у GPT нет доступа к актуальной информации в сети.

Writesonic

Платформа на базе языковой модели GPT-4, но с доступом к актуальной информации в сети. ИИ умеет генерировать текст по запросу пользователя или создает оптимизированный СЕО-контент на основе загруженных файлов. Из инструментов – сторителлинг, тексты для целевых страниц сайтов, а также опции:

• перефразирования;
• счетчик символов;
• анализ и распознавание тестов, сгенерированных ИИ;
• автопереводчик (30 языков);
• авторерайт;
• экспорт текстов WordPress в 1 клик.

На этой же платформе можно создать собственного бота, который будет обучаться на данных пользователя. Эта опция особенно полезна для бизнеса – бот интегрируется с любыми приложениями, мессенджерами.

Бесплатный пакет включает 10000 слов в месяц – вполне достаточно, чтобы протестировать платформу и понять, стоит ли покупать подписку.

Цена – от 19 долларов за пользователя в месяц с лимитом в 20 тыс. слов, до 500 долларов на 5 пользователей с лимитов в 800 тыс. слов.

• функционал;
• доступ к актуальным данным;
• возможность обучения на своих данных и переобучения.

• нет.

Бесплатные

Шедеврум

На базе нейросети YandexGPT, до июля умевший генерировать только изображения. Сейчас Шедеврум умеет «писать» тексты. Пока нейронка проходит этап обучения, может ошибаться (разработчики просят пользователей понять и простить) я и ее лучше использовать для небольших рассказов или просто творчества, создавая короткие эссе, дополняя их картинками, тоже сгенерированными ИИ. Из доступных действий с текстовыми файлами – редактура, сохранение, удаление и публикация в ленте – можно получить лайк на свою работу или оценить, репостнуть чужую.

Ограничения по темам стандартные – все, что относится к категории 18+, политике, религии. Тексты с описанием сцен насилия тоже под запретом. Обойти ограничения получится вряд ли, кроме алгоритма и ручной модерации есть пользовательская проверка.

Понятно, что это не полноценный инструмент, но в качестве эксперимента попробовать можно. Тем более Шедеврумом пользоваться можно совершенно бесплатно.

• функционал;
• можно делиться с другими пользователями, оценивать чужие работы;
• отлично подходит для творчества.

• нет веб-версии – мобильная доступна в App Store, Google Play.

ChatGPT &Midjourney

Это телеграмм бот от разработчика OpenAI на базе языковой модели GPT-3,5. Нейросеть умеет не только генерировать сценарии, посты для соцсетей, но и переводить их с любого языка. А также писать и редактировать программный код, решать математические задачи, искать и рисовать изображения, и даже вести осмысленный, насколько это возможно диалог с пользователем. Работать с ИИ просто – нужно ввести запрос. При работе с этой нейронкой есть одно правило – чем подробнее и детальнее будет задание, тем точнее ответ. Нейронка доступна в виде мобильных, декстопных приложений (как и сам Телеграм).

• многофункциональность;
• скорость обработки;
• простота использования.

• нет.

YandexGPT

Может написать текст, найти информацию по запросу, сгенерировать рекламный пост для соцсетей или составить описание для товара. Придумать короткую сказку или стихотворение, помочь с составлением программы для детского праздника или корпоратива. Пересказать длинное

Понимает голосовые команды и текстовые запросы. Может допускать ошибки, поскольку все еще учится (пользователям, кстати, предлагается оценивать ответы, непосредственно участвуя в процессе обучения). Например, на запрос про полет медведей в космос, нейронка выдала, что такое событие действительно было в 1977 году. А животные были выбраны не случайно, поскольку по физиологическим параметрам очень схожи с человеком. Так что если использовать ее для генерации серьезных текстов, то только с обязательной проверкой дат, событий.

• многофункциональность;
• интерфейс;
• интеграция с Алисой;
• поддерживается ПК, смарт-телевизорами, смартфонами.

• может выдавать ошибки.

Итак, нейросети пока точно не смогут заменить людей. Все-таки, это просто программа, которая составляет предложения путем логического подбора слов. Если попросить нейронку придумать рекламу для шампуня, то она выдаст полный набор шаблонов – тут будет и слоган про «живые и блестящие волосы», и про «подарите себе самое лучшее», и про природные компоненты в составе. Но как инструмент для оптимизации текстов, поиска новых идей, информации на разные темы – вариант просто отличный.