КонтрПлагиат для менеджеров. В 50 раз быстрей: скоростное написание исследований с помощью искусственного интеллекта GPT – от введения до библиографии - Вячеслав Мустакимов

КонтрПлагиат для менеджеров. В 50 раз быстрей: скоростное написание исследований с помощью искусственного интеллекта GPT – от введения до библиографии

Страниц

55

Год

2023

Теперь я расскажу вам о практике и поэтапном проведении исследования в области менеджмента. Вся работа делится на теоретическую, аналитическую и практическую части, которые нужно заполнить соответствующими материалами.

Стоит обратить внимание на метод Промпт-инжиниринга, который может быть использован вместе с LLM (разработка языка для машинного обучения). Мы приводим примеры формулировок запросов и инструкций, чтобы помочь вам разобраться в системе и применить ее на практике. Все примеры представлены в логичной последовательности с объяснениями и рекомендациями для удобства использования.

Особое внимание уделяется оригинальности текста и защите от идентификации как генеративного текста ИИ. Мы приложили все усилия, чтобы избежать метки «документ подозрительный: в документе присутствует сгенерированный текст». Наше пособие будет полезно различным читателям, включая студентов, ученых, практиков и специалистов, которые используют GPT для написания исследований в области менеджмента.

Не бойтесь исследовать, творить и создавать уникальные тексты с нашим пособием!

Читать бесплатно онлайн КонтрПлагиат для менеджеров. В 50 раз быстрей: скоростное написание исследований с помощью искусственного интеллекта GPT – от введения до библиографии - Вячеслав Мустакимов

Мустакимов В.А.


КонтрПлагиат для менеджеров – в 50 раз быстрей: написание исследований с помощью искусственного интеллекта GPT, YandexGPT. Екатеринбург. kontrplagiat.


Пособие написано с применением ИИ LLM академической нейронной сети КонтрПлагиат (kontrplagiat) и генеративного предварительно обученного трансформера – GPT.


Обобщена практика и последовательность проведения исследования в сфере менеджмента: наполнение разделов работы теоретическим, аналитическим и практическим материалом. Приведены примеры формулировки запросов-инструкций (Промпт-инжиниринг, Prompt engineering для LLM). Примеры даются в системной последовательности, сопровождаются объяснениями и рекомендациями, способствующими практическому применению.

Отдельное внимание уделено оригинальности текста (антиплагиат), защите от детекторов, выявляющих генеративный текст ИИ, что исключает статус: «Внимание, документ подозрительный: в документе присутствует сгенерированный текст».

Пособие полезно кругу читателей, включая студентов, научных работников, практиков и специалистов, использующих GPT для написания работ по менеджменту.

ОТ АВТОРА


Тридцать лет назад, будучи студентом, я искал пособие, в котором в сжатой и понятной форме излагается техника быстрого написания исследовательской работы. Скоростной методики не нашлось, зато были классические правила: набрать тонну литературы, почитать источники, расставить в книжках закладки, сделать выписки, конспекты, скомпилировать текст, вычитать и связать логически.

Идея разработки технологии скоростного написания работ нашла свое продолжение в 2009 г. К этому времени в рамках деятельности научного объединения «ГУМАНИТАРИЙ» была собрана довольно приличная научная электронная библиотека (ЭБ), которая, по объему фонда, в несколько раз превосходила классические университетские библиотеки.

Компания «СерчИнформ» ныне ведущий российский разработчик средств информационной безопасности, резидент Инновационного центра «Сколково», входящая в АРПП «Отечественный софт» и НП «Руссофт», в 2008-2010 гг. разрабатывала локальную поисковую систему промышленного класса: стресс-тестирование поисковика проводили на базе фонда ЭБ НИО «ГУМАНИТАРИЙ» (рис. 1).




Рисунок 1 – Пресс-релиз СёрчИнформ


В 2010 г. идея скоростного написания научных исследований получила свое развитие с новой силой. «СерчИнформ» не только предлагал возможность разнообразного поиска в локальных файлах, но и реализовывал функцию «поиска похожих» – поиск больших текстов на основании маленьких. Используя продукт СерчИнформ, мы научились извлекать необходимые данные из текстовых неструктурированных массивов, добавляя к заимствованиям библиографическую запись. Это позволяло компилировать теоретические разделы исследований за считанные часы. Генезис антиплагиата несколько замедлил развитие компилятивной технологии, поскольку все тексты, извлекаемые из фонда ЭБ, были плагиатом. Библиотеки сразу из источника знаний стали источником плагиата. Решение было найдено и представлено Интернет-общественности в 2021 г.

КонтрПлагиат, академическая нейронная сеть. Цель проекта – повышение уникальности академических текстов методом глубокого перефразирования (рерайтинг), перегенерация текстов (копирайтинг).

В 2022 г. КонтрПлагиат научился работать с файлами, имеющими сложную структуру, текст, математический аппарат, таблицы, рисунки, подстрочный ссылочный аппарат.

Вам может понравиться: