Существует несколько нейросетей, которые широко используются для генерации текстов. Опишу некоторые из лучших.
Основные модели ИИ, которые используются для создания текстов
GPT-4
Эта версия разработанная компанией OpenAI. С 600 миллиардами параметров и была обучена на огромном корпусе текстов, считается одной из лучших нейросетей для генерации на данный момент. Модель позволяет генерировать связные, информативные и структурированные тексты с высоким уровнем качества.
GPT-3
Generative Pre-trained Transformer 3: Разработана компанией OpenAI и являлась предыдущей версией модели, предшествующей GPT-4. Модель GPT-3 имела 175 миллиардов параметров. Она способна генерировать качественные и связные тексты в различных стилях и тематиках.
GPT-2
Generative Pre-trained Transformer 2: Она также разработана OpenAI и является предшественником GPT-3. Несмотря на более низкую размерность по сравнению с GPT-3, эта модель все равно способна генерировать качественные тексты и использовалась во многих исследовательских работах и коммерческих проектах.
BERT
Bidirectional Encoder Representations from Transformers: Это модель, разработанная исследователями Google. Она была направлена на задачи обработки естественного языка, включая генерацию текстов. BERT обучен на огромном объеме текстов и обладает способностью понимать контекст и семантику предложений, что делает его эффективным в написании натуральных и грамматически верных текстов.
Популярные AI-инструменты для написания текстов
Claude AI
AI-ассистент, который обучен на своем массиве данных, отличном от того, на котором учился GPT. Сделала этого AI-ассистента компания Anthropic, где работают бывшие сотрудники OpenAI (создателя ChatGPT).
Что умеет Claude 2:
- суммировать статьи по ссылкам, PDF-файлы с текстом;
- писать внятные тексты на ту или иную тему;
- создавать код.
Хорошо обрабатывает русский язык. Бесплатен. Зарегистрироваться можно с почтой или Google-аккаунтом.
Yandex GPT2
Российская нейросеть, работает на базе GPT. Доступна как навык голосового помощника Яндекса, Алисы — навык называется «Давай придумаем».
GigaChat
Это еще одна отечественная нейросеть, бесплатная и доступная без VPN. Делает его SBER, языковая модель — ruGPT3.
Notion AI
Эта нейросеть прямо внутри Notion, сервиса для составления канбан-досок, управления задачами, проектами и планирования — как личного, так и рабочего. Удобно использовать нейросеть, если вы уже используете этот сервис — если только начинаете, интерфейс может показаться сложным.
Чтобы генерировать, нужно просто начать писать, а затем выбрать «Write with AI».
Сам Notion бесплатен, точнее, стоит от 10 долларов в месяц, но бесплатного функционала там море. 40 обращений к нейросети в месяц входят в бесплатную версию.
Writesonic
Это уникальный сервис, работает на разных версиях GPT (чем ниже версия — тем больше текста можно сгенерировать бесплатно).
Главная особенность сервиса — возможность выбирать шаблон текста. То есть, запросы писать не нужно. Просто выбираете шаблон, он предлагает формулировку темы, структуру, затем сам текст.
Умеет делать:
- статьи для блога;
- посты для соцсетей;
- названия и описания товаров;
- тексты для рекламы в Google;
- контент для лендингов;
- заголовки и описания видео в YouTube;
- грамотный рерайт любых текстов.
Бесплатно доступно 10 000 слов. Это несколько среднего размера статей. Потом надо регистрировать новый аккаунт или оплачивать — российские карты не принимают. Зайти в него можно с помощью почты или Google-аккаунта.
Удобные AI-копирайтеры
Какие ещё есть варианты, если описанных недостаточно:
- Rytr — сервис AI-копирайтинга. 10 000 символов в месяц можно генерировать бесплатно, а еще — 5 изображений. Работает в разных Tone of Voice. Есть встроенный сервис проверки плагиата. Платные тарифы начинаются от 9 долларов в месяц, но российскими картами оплатить, конечно же, не получится.
- CopyMonkey — сервис тоже позиционируется как AI-копирайтер для создания текстов.
- Gerwin AI — работает примерно как Writesonic: у него есть шаблоны для разных задач, можно генерировать и тексты, и изображения.
Важно отметить, что выбор наилучшей нейросети для конкретной задачи зависит от требований, доступного объема данных и вычислительных ресурсов. Все перечисленные модели имеют свои уникальные характеристики и применения, и могут быть настроены и доработаны для конкретных целей.
