КонтрПлагиат методом перефразирования и рерайта для антиплагиат ВУЗ. Как повысить оригинальность текста за несколько часов и пройти проверку с первого раза
язык – язык проверки правописания – русский).
Производительность – примерно одинаков для любой нейросети – 100 тыс. знаков в минуту.
Р Использование GPT с применением параметров
Мы уже отмечали, что пользователи GPT предпочитают использовать примитивные запросы, однако есть правило, каков вопрос – таков ответ. Для многих вопросы оптимизации рерайта не праздный вопрос, а вопрос выживания или заработка.
Из того, что на слуху известно, что «температура» творит чудеса, есть еще ряд параметров, но GPT про них не рассказывает, а информация в интернет крайне неполная. Ниже мы приводим параметры, которые вы можете ввести в свою инструкцию промпт и получить выдающиеся результаты генерации или перефразирования.
Ниже обобщены параметры, которые могут использоваться для составления инструкций-промптов.
Adaptive Beam Search
Параметр «adaptive_beam_search» используется в алгоритмах поиска лучей (beam search) для динамического адаптирования процесса генерации текста. В отличие от статического beam search, который использует фиксированное количество лучей, адаптивный beam search может изменять количество лучей на основе качества текущего генерационного состояния.
Этот параметр позволяет алгоритму более гибко управлять поиском, улучшая как разнообразие, так и когерентность текста. Он адаптируется к процессу генерации, что помогает избежать избыточного повторения и поддерживать высокое качество.
Значение параметра может быть булевым (True/False) или числовым, указывающим степень адаптации (например, процент от общего количества лучей). Например, «adaptive_beam_search=True» включает адаптивный поиск лучей.
Bad Words
Параметр «bad_words» представляет собой список нежелательных слов или фраз, которые должны быть исключены из генерируемого текста. Он используется для фильтрации и предотвращения появления неуместных или неприемлемых выражений в результатах генерации.
Этот параметр помогает контролировать содержание и тональность текста, предотвращая включение слов или фраз, которые могут быть оскорбительными или неуместными.
Значения представляют собой список строк (например, « [«плохое_слово1», «нежелательное_слово2»]»). Параметр может быть пустым, если нет необходимости в фильтрации.
Coherence Threshold
Параметр «coherence_threshold» устанавливает порог для оценки когерентности текста, который генерируется моделью. Он помогает определить, насколько логично и последовательно текст соответствует контексту.
Позволяет настроить уровень когерентности текста, обеспечивая, чтобы выходные данные не содержали нелогичных или несогласованных частей. Полезен для поддержания высокого качества и понимания текста.
Значение может быть числовым, например, от 0 до 1, где 1 указывает на высокий уровень когерентности. Например, «coherence_threshold=0.8» означает, что текст должен соответствовать когерентности на уровне 80%.
Cohesion
Параметр «cohesion» отвечает за поддержание логической связности и плавности текста. Он управляет тем, насколько хорошо предложения и идеи соединены друг с другом в рамках