Как написать диплом с помощью нейросетей? Часть 2
Это вторая часть, посвященная написанию диплома с помощью ChatGPT. Сегодня расскажу про подходы, которые использовал в процессе написания и какие результаты получились в итоге.
В этой статье вы узнаете
Примечание
Приём первый: двойной скелет
Приём второй: контекст
Приём третий: аналогия
Приём четвертый: анализ данных
Про оригинальность
Резюме
Начнём)
Примечание
Все свои статьи, которые касаются курсовых и дипломов Я строил в формате гайда, но получив фитбэк после первой части и написав два диплома, Я понял, что ВКРы бывают очень разными и поэтому создать универсальный гайд не получится. Исходя из этого, в этой статье Я буду давать вам общие направления, которые вы сможете адаптировать в своих работах.
Для лучшего понимания, Я буду приводить как общие, так и частные примеры использования того или иного приема.
Местами Я пишу очень обобщенно и без конкретики, это связано с тем, что Я не могу писать и показывать реальные темы и содержание дипломов, чтобы не навредить людям; имейте это в виду и не ругайтесь :)
И последнее: статья получилось сложноватой, не все дойдут до конца.
Приём первый: двойной скелет
Так получилось, что я написал два разных диплома со времен первой статьи. Что в первом, что во втором необходимо было разработать что-то новое. Сложность возникла там, где всё строится вокруг уже работающего процесса и нормативной базы, короче говоря, возникла проблема создания рекомендаций по процессу. Вторичные проблемы это:
Низкая оригинальность из-за анализа и цитирования НПА
Недостаточный объём работы
В качестве решения я сделал следующее: попросил ChatGPT на основе уже существующих рекомендаций (из интернета) создать подробный план, дорожную карту по улучшению процесса. И уже этот план расписываем Чатом как план диплома или курсовой. Вот как это выглядит на практике:
Таким образом мы получим осознанную систему рекомендаций, которая будет структурирована и расписана. Клише промптов:
Я хочу, чтобы мы работали по следующему алгоритму: Ты пишешь каждый раздел по модулям. Разделы - это (примеры твоих разделов) и т.д. Модули это - содержимое разделов, например, (примеры твоих модулей) и т.д. Как только ты заканчиваешь писать один модуль, ты останавливаешься и требуешь команду "продолжай", чтобы перейти к следующему модулю или разделу. Ты понимаешь этот алгоритм?
Напиши (номер модуля) модуль (Название модуля) в разделе (Название раздела).
Если Чат пишет тезисами, то есть вот так:
Добавляй к своим запросам "одним абзацем" и подобное
Приём второй: контекст
ChatGPT сейчас умеет читать файлы и мы можем это использовать для написания диплома. Я покажу суть, а вы уже сами адаптируете прием под свою задачу:
Немного поясню. Мы можем давать Чату свои файлы и просить его в них разбираться, чтобы он понимал то место, где мы остановились, условно.
Использовать это можно в многих случаях, один кейс я показал. Ещё, бывает использую, когда надо сделать вывод по главе, то есть скидываем ему файл с работой и просим сделать вывод по 3 главе, например.
Приём третий: аналогия
Здесь мы тоже используем возможность загружать различные объекты в ChatGPT. На деле это выглядит так:
В этом примере есть какой-то текст, диалог с каким-то содержанием и легендой. Я прошу ChatGPT по примеру, аналогии написать то же самое, но адаптировав под мои требования.
В случае диплома и курсовой, где есть какие-либо статические данные и вам нужно на основе этих данных что-то сделать внутри диплома, то используем сначала Контекст (скидываем сам диплом), чтобы Чат понимал с чем работаем, а потом скидываем файл или изображение со статическими данными и просим сделать то, что нам нужно.
Приём четвертый: анализ данных
Сейчас Чат научился рисовать графики, таблицы и подобное. Очевидно, что это тоже нужно использовать. Например, чтобы рисовать таблицы:
Он выдал мне результат списком, но мне это не очень удобно, поэтому прошу его представить информацию в виде таблицы:
Следовательно, если вам нужна таблица в ВКР, то теперь вы понимаете как ее сделать)
Что делать когда у нас есть какие-то данные и нам желательно начирякать по ним график? Дать эти данные Чату))
Бывает, подписи на графике делает английскими, фиксится указанием что-то типо "подписи сделай на русском"
Тут думаю всё должно быть понятно, графики нужны всегда и всем и сейчас мы можем их сделать за пару секунд, условно)
Покажу ещё одну фишку ChatGPT, бывает помогает, особенно, если нам нужна организационная структура:
Ключевое слово "markdown" позволяет нам просить Чат писать информацию в формате кода, со всеми преимуществами этого формата, в частности, просить Чат рисовать простые схемы, бывает полезно.
Про оригинальность
С этим аспектом рекомендации не поменялись, подробнее расписал про обход антиплагиата в обновленной статье по курсовой.
Скажу лишь то, что в случае, если у вас низкая оригинальность и антиплагиат не видит ИИ, то открывайте отчет плагиата и просите Чат писать текст по выделенным местам работы. Я делаю это по абзацам.
Важно: мы не просим перефразировать текст, это уже не работает примерно с февраля 2024 года; вместо этого мы сами описываем суть и просим Чат написать об этом, например:
Что же касается оригинальности по двум дипломам, то в первом нужно было 60%:
а во втором 50%
Со вторым пришлось помучаться немного, но тоже получилось) От области знания и темы диплома зависит многое. Если пишите, используя НПА и описываете известный процесс, то это сложнее; если же просто внедряете инновации в компанию, то это проще намного.
Резюме
Подведём итоги.
Дипломы бывают разные и общий гайд на все случаи жизни не сделать. В этой статье Я поделился инструментарием, который использовался для написания двух дипломов. Его я использую и для курсовых и для решения каких-либо задач в целом.
Последняя рекомендация, которую стоит дать это: не бойтесь и не ленитесь экспериментировать, потому что только через пробы и ошибки вы найдете оптимальный вариант написания работы. И, конечно, начинайте писать дипломы заранее, чтобы на эксперименты было время) Удачи на защите!
Благодарю за прочтение!