ГДЗ по английскому языку Rainbow English Афанасьева 4 класс рабочая тетрадь страница4

Упражнение 3.

Закончи текст, вставляя в него нужную форму глаголов из рамки. Проверь себя по аудиозаписи.

watch/watches, live/lives, like/likes, is/are, love/loves, play/plays, go/goes, sing/sings

Ann is eleven. Энн 11 лет.
She and her family (1) live in Leeds. Она и её семья живут в Лидс.
Leeds (2) is in England. Лидс находится в Англии.
Ann and her friends (3) go to school. Энн и её друзья ходят в школу.
They (4) are pupils. Они ученики.
They all (5) like sport. Им всем нравится спорт.
Ann (6) plays basketball very well. Энн очень хорошо играет в баскетбол.
She and her friends (7) love music too. Она и её друзья также любят музыку.
The girls (8) sing beautiful English songs. Девочки поют красивые английские песни.
In the evening Ann (9) watches TV with her parents and her brother Jake. Вечером Энн смотрит телевизор со своими родителями и братом Джейком.

Ваш браузер не поддерживает формат данного аудиофайла.

Упражнение 4.

Прочитай, что любят и не любят Сэлли и Джон. Напиши, что из этого любишь и не любишь ты.

Перевод текста:
Sally likes to play with her friends. Сэлли любит играть со своими друзьями.
Sally likes to sing. Сэлли любит петь.
Sally likes to swim in the lake. Сэлли любит плавать в озере.
Sally hates to cook. Сэлли ненавидит готовить.
Sally hates dirty plates. Сэлли ненавидит грязную посуду.
John likes to ride a bike. Джон любит кататься на велосипеде.
John likes to fly kites. Джон любит запускать воздушных змеев.
John hates to sing songs. Джон ненавидит петь песни.
John hates to dance. Джон ненавидит танцевать.

Ответы (выбери те, которые подходят тебе):
I like to play with my friends. Я люблю играть с моими друзьями.
I like to sing. Я люблю петь.
I hate to sing songs. Я ненавижу петь песни.
I like to swim in the lake. Я люблю плавать в озере.
I hate to swim in the lake. Я ненавижу плавать в озере.
I like to cook. Я люблю готовить.
I hate to cook. Я ненавижу готовить.
I hate dirty plates. Я ненавижу грязную посуду.
I like to ride a bike. Я люблю кататься на велосипеде.
I hate to ride a bike. Я ненавижу кататься на велосипеде.
I like to fly kites. Я люблю запускать воздушных змеев.
I hate to fly kites. Я ненавижу запускать воздушных змеев.
I like to dance. Я люблю танцевать.
I hate to dance. Я ненавижу танцевать.

Предыдущая страница

Следующая страница

Закончи предложения Unit 1 Writing at home №2 ГДЗ Английский 4 класс Биболетова М.З. – Рамблер/класс

Закончи предложения Unit 1 Writing at home №2 ГДЗ Английский 4 класс Биболетова М.З. – Рамблер/класс

Интересные вопросы

Школа

Подскажите, как бороться с грубым отношением одноклассников к моему ребенку?

Новости

Поделитесь, сколько вы потратили на подготовку ребенка к учебному году?

Школа

Объясните, это правда, что родители теперь будут информироваться о снижении успеваемости в школе?

Школа

Когда в 2018 году намечено проведение основного периода ЕГЭ?

Новости

Будет ли как-то улучшаться система проверки и организации итоговых сочинений?

Вузы

Подскажите, почему закрыли прием в Московский институт телевидения и радиовещания «Останкино»?

 Прочитайтекст“Two Ducks and the Frog” ещёраз. Закончи предложения:
1)        The Frog likes . .. very much.
2)        The ducks like summer because…
3)        The ducks say to the Frog, “…!”

ответы

 Прочитай текст «Две утки и лягушка» еще раз. Закончи предложения.
1)     The Frog likes to chat very much.
2)    The ducks like summer because it’s hot and sunny.
3)    The ducks say to the Frog, «But you must not speak! Don’t open your mouth!»

ваш ответ

Можно ввести 4000 cимволов

отправить

дежурный

Нажимая кнопку «отправить», вы принимаете условия  пользовательского соглашения

похожие темы

Иностранные языки

Немецкий язык

Репетитор

Школа

похожие вопросы 5

Ответь Раздел 8A № 4 ГДЗ Spotlight Английский 4 класс Быкова Н. И.

Read and answer.

1    What are Grey Whales often called? (Подробнее…)

ГДЗSpotlightАнглийский язык4 классБыкова Н.И.

Задание 5а.Literature.Writing Skills.6e .Spotlight, 11 класс, Английский язык,О.В. Афанасьева,ГДЗ

Что нужно сделать ?
 Find the topic sentences in the essay in
Ex. 2. Which sentences support them? What (Подробнее…)

ГДЗАнглийский язык11 классАфанасьева О. В.

Укр літ 5 клас

Казка Незвичайні Пригоди Алі В Країні Недоладії (Подробнее…)

ГДЗ

Работа № 72. Вариант 2. № 5. ГДЗ Алгебра 9 класс Кузнецова. Система неравенств. Поможете найти решение?

Решите систему неравенств:
  (Подробнее…)

ГДЗАлгебра9 классКузнецова Л. В.

Почему Unit 1 №12 ГДЗ Английский 4 класс Биболетова М.З.

Say why you like / don’t like summer (winter / spring / autumn). (Подробнее…)

ГДЗАнглийский язык4 классБиболетова М. З.

Документация

Содержание

• 1 Описание API
  • 1.1 Аутентификация
  • 1.2 Двигатели
  • 1.3 Завершение текста
  • 1.4 Переводы
  • 1.5 Логарифм вероятностей
  • 1.6 Токенизация
  • 1.7 Текст в изображение
  • 1. 8 Кредиты
• 2 Быстрая настройка
• 3 Результаты модели
• 4 Список изменений

1 Описание API

1.1 Аутентификация

Чтобы использовать REST API, вы должны создать учетную запись и получить ключ API. К каждому запросу должен применяться следующий заголовок:

 Авторизация: Носитель YOUR_API_KEY 

1.2 Двигатели

Для работы большинства конечных точек требуется engine_id .
в настоящее время доступны следующие двигатели:

• gptj_6B : GPT-J
  это языковая модель с 6 миллиардами обученных параметров
  в куче (825 ГБ
  текстовые данные) опубликованы
  от EleutherAI. Его главная
  язык английский, но он также свободно говорит на нескольких других
  языки. Он также обучен нескольким компьютерным языкам.
• boris_6B : Борис
  — это доработанная версия GPT-J для французского языка. Использовать
  эта модель вам нужна лучшая производительность с французским языком.
• Fairseq_gpt_13B : Fairseq
  GPT 13B — это англоязычная модель с 13 миллиардами параметров. Его
  учебный корпус менее разнообразен, чем GPT-J, но лучше
  производительность хотя бы на чисто англоязычных задачах.
• gptneox_20B : GPT-NeoX-20B
  является крупнейшей общедоступной англоязычной моделью с 20
  миллиард параметров. Он обучался на том же корпусе, что и GPT-J.
• fla_t5_xxl : Flan-T5-XXL — это модель с 11 миллиардами параметров, точно настроенная для ответов на вопросы.
• codegen_6B_mono : CodeGen-6B-моно
  — это модель с 6 миллиардами параметров, предназначенная для генерации исходного кода. Это
  в основном обучался коду Python.
• m2m100_1_2B : M2M100 1.2B — это языковая модель с 1,2 миллиардами параметров, предназначенная для перевода. Он поддерживает многоязычный перевод между 100 языками. См. конечную точку перевода.
• stable_diffusion : Stable Diffusion — это модель преобразования текста в изображение с 1 миллиардом параметров, обученная генерировать изображения размером 512×512 пикселей из текста на английском языке (контрольная точка sd-v1-4.ckpt). См. конечную точку text_to_image. Существуют определенные ограничения использования, связанные с этой моделью.

1.3 Завершение текста

Синтаксис API для завершения текста:

 ПОСТ https://api.textsynth.com/v1/engines/{engine_id}/completions 

где engine_id — выбранный движок.

Тело запроса (JSON)

• приглашение : строка.

  Вводимый текст для завершения.

• max_tokens : необязательно целое число (по умолчанию = 100)

  Максимальное количество создаваемых токенов. Маркер представляет
  около 4 символов для английских текстов. Общее количество
  токены (подсказка + сгенерированный текст) не могут превышать
  максимальная длина контекста. Это 2048 для GPT-J и 1024 для
  другие модели.

  Если длина подсказки больше, чем максимальная модель
  длина контекста, начало подсказки отбрасывается.

• поток : необязательное логическое значение (по умолчанию = false)

  Если true, выходные данные передаются в потоковом режиме, чтобы можно было
  отображать результат до полного вывода
  сгенерировано. Выводятся несколько ответов JSON. Каждый ответ
  за которыми следуют два символа перевода строки.

• стоп : необязательная строка или массив строк (по умолчанию = ноль)

  Остановить генерацию при обнаружении строки (строк).
  сгенерированный текст не содержит строку. Длина
  массив не более 5.

• n : необязательное целое число (диапазон: от 1 до 16, по умолчанию = 1)

  Сгенерировать n завершений из одной подсказки.

• температура : дополнительный номер (по умолчанию = 1)

  Температура отбора проб. Более высокая температура означает, что модель
  выберет менее распространенные токены, что приведет к большему разнообразию
  но потенциально менее релевантный результат. Обычно лучше
  настроить top_p или top_k .

• top_k : необязательное целое число (диапазон: от 1 до 1000, по умолчанию = 40)

  Выберите следующий выходной токен из top_k
  наиболее вероятные. Более высокий top_k дает больше
  разнообразие, но потенциально менее актуальный результат.

• top_p : дополнительный номер (диапазон: от 0 до 1, по умолчанию = 0,9)

  Выбрать следующий выходной токен среди наиболее вероятных
  так что их кумулятивная вероятность больше
  чем top_p . Более высокий top_p дает
  большее разнообразие, но потенциально менее актуальное
  выход. top_p и top_k являются
  объединены, что означает, что не более токенов top_k
  выбрано. Значение 1 отключает эту выборку.

Доступны более расширенные параметры выборки:

• logit_bias : необязательный объект (по умолчанию = {})

  Изменить вероятность указанных токенов в
  завершение. Указанный объект представляет собой карту между токеном
  индексы и соответствующее логит-смещение. Негативное смещение
  уменьшает вероятность соответствующего токена. предвзятость
  должен быть между -100 и 100. Обратите внимание, что индексы токенов
  конкретно для выбранной модели. Вы можете использовать
  tokenize Конечная точка API для получения токена
  показатели данной модели.
  
  Пример: если вы хотите заблокировать токен «единорог» на
  GPT-J, вы можете использовать: logit_bias: { "44986": -100 }

• присутствие_пенальти : необязательный номер (диапазон: от -2 до 2, по умолчанию = 0)

  Положительное значение штрафует уже появившиеся жетоны
  в сгенерированном тексте. Следовательно, это заставляет модель иметь
  более разнообразный выпуск.

• Frequency_penalty : дополнительный номер (диапазон: от -2 до 2, по умолчанию = 0)

  Положительное значение штрафует уже появившиеся жетоны
  в сгенерированном тексте пропорционально их частоте. Следовательно
  это заставляет модель иметь более разнообразный вывод.

• Repeat_penalty : дополнительный номер (по умолчанию = 1)

  Разделите на repeat_penalty логиты, соответствующие
  токены, которые уже появились в сгенерированном тексте. А
  значение 1 эффективно отключает
  это. Видеть это
  статью для более подробной информации.

• типичный_p : дополнительный номер (диапазон: от 0 до 1, по умолчанию = 1)

  Альтернатива top_p выборка: вместо
  выбор токенов, начиная с наиболее вероятного,
  начать с тех, логарифмическая вероятность которых наиболее близка к
  энтропия символа. Как и в случае с top_p , в
  выбрано большинство токенов top_k . Значение 1
  отключает это
  выборка. Видеть это
  статью для более подробной информации.

Ответ (JSON)

• текст : строка или массив строк

  Это законченный текст. Если параметр n больше 1, возвращается массив строк.

• reached_end : логическое значение

  Если верно, указать, что это последний ответ. Это только
  полезно в случае потокового вывода ( stream = true
  в запросе).

• truncated_prompt : bool (по умолчанию = false)

  Если это правда, укажите, что подсказка была усечена, поскольку
  был слишком большим по сравнению с максимальным контекстом модели
  длина. Только конец подсказки используется для генерации
  завершение.

• input_tokens : целое число

  Укажите количество входных жетонов. полезно
  оценить количество вычислительных ресурсов, используемых
  запрос.

• output_tokens : целое число

  Укажите общее количество сгенерированных токенов. Это полезно
  для оценки количества вычислительных ресурсов, используемых
  запрос.

При потоковом выводе может быть выведено несколько ответов. Каждый
после ответа всегда следуют два символа перевода строки.

Пример

Запрос:

 завиток https://api.textsynth.com/v1/engines/gptj_6B/completions \
    -H "Тип контента: приложение/json" \
    -H "Авторизация: носитель YOUR_API_KEY" \
    -d '{"prompt": "Жили-были", "max_tokens": 20 }' 

Отвечать:

 {
    "текст": "женщина, которая любила заполучить хорошую книгу. Она любила читать и рассказывать",
    "достигнутый_конец": правда,
    "input_tokens": 7,
    "output_tokens": 20
} 

Пример Python: textsynth. py

1.4 Переводы

Эта конечная точка переводит один или несколько текстов в целевой
язык. Исходный язык может определяться автоматически или явно
предоставил.

Синтаксис API для перевода:

 ПОСТ https://api.textsynth.com/v1/engines/{engine_id}/translate 

где engine_id — это
выбранный двигатель. В настоящее время только m2m100_1_2B
поддерживается.

Тело запроса (JSON)

• текст : массив строк.

  Каждая строка является независимым текстом для перевода. Партии
  может быть предоставлено не более 64 текстов.

• исходный_язык : строка.

  Два или три
  символ ISO
  код языка для исходного языка. Специальный
  значение "auto" указывает на автоматическое определение источника
  язык. Автоопределение языка поддерживает не все
  языков и основан на эвристиках. Следовательно, если вы знаете,
  исходный язык, вы должны явно указать это.

  M2M100 поддерживает следующие языки:

  9 0309 ln

  903 09 маратхи

  9030 9 oc

  9030 9 Тсвана

  9 0754

  target_lang : строка.

  Два или три
  символ ISO
  языковой код для целевого языка.

  num_beams : целое число (диапазон: от 1 до 5, по умолчанию = 4).

  Количество лучей, используемых для генерации переведенного текста.
  перевод обычно лучше с большим количеством
  лучи. Каждый луч требует создания отдельного переведенного текста,
  следовательно количество сгенерированных токенов умножается на
  количество лучей .

  split_sentences : необязательное логическое значение (по умолчанию = true).

  Модель перевода переводит только одно предложение за раз.
  время. Следовательно, ввод должен быть разбит на предложения. Когда
  split_sentences = true (по умолчанию), каждый вводимый текст
  автоматически разбивается на предложения с использованием исходного языка
  специальные эвристики.
  Если вы уверены, что каждый вводимый текст содержит
  только одно предложение, автомат лучше отключить
  разделение предложения.

  Ответ (JSON)

  • переводы : массив объектов.

    Каждый объект имеет следующие свойства:

  • input_tokens : целое число

    Укажите общее количество входных жетонов. полезно
    оценить количество вычислительных ресурсов, используемых
    запрос.

  • output_tokens : целое число

    Укажите общее количество сгенерированных токенов. полезно
    оценить количество вычислительных ресурсов, используемых
    запрос.

  Пример

  Запрос:

   завиток https://api.textsynth.com/v1/engines/m2m100_1_2B/translate \
      -H "Тип контента: приложение/json" \
      -H "Авторизация: носитель YOUR_API_KEY" \
      -d '{"text": ["Быстрая коричневая лиса перепрыгивает через ленивую собаку."], "source_lang": "en", "target_lang": "fr" }' 

  Отвечать:

   {
      "translations": [{"detected_source_lang":"en","text":"Le renard brun Rapide saute sur le chien paresseux. "}],
      "input_tokens": 18,
      "output_tokens": 85
  } 

  1.5 Логарифм вероятностей

  Эта конечная точка возвращает логарифм вероятности того, что
  продолжение генерируется после
  контекст . Его можно использовать для ответов на вопросы, когда
  возможны только несколько ответов (например, да/нет). Это также может быть
  используется для сравнения моделей.

  Синтаксис API для получения логарифмических вероятностей:

   POST https://api.textsynth.com/v1/engines/{engine_id}/logprob 

  где engine_id это
  выбранный двигатель.

  Тело запроса (JSON)

  Ответ (JSON)

  • logprob : double

    Логарифм вероятности генерации
    продолжение предыдущее
    по контексту . Она соответствует сумме
    логарифмы вероятностей жетонов
    продолжение . Это всегда

  • num_tokens : целое число

    Количество жетонов в продолжении .

  • is_greedy : логическое значение

    true, если продолжение будет сгенерировано
    жадная выборка из продолжения .

  • input_tokens : целое число

    Укажите общее количество входных жетонов. полезно
    оценить количество вычислительных ресурсов, используемых
    запрос.

  Пример

  Запрос:

   завиток https://api.textsynth.com/v1/engines/gptj_6B/logprob \
      -H "Тип контента: приложение/json" \
      -H "Авторизация: носитель YOUR_API_KEY" \
      -d '{"context": "Быстрая коричневая лиса перепрыгивает через ленивого", "continuation": "собака"}' 

  Отвечать:

   {
      "логпроб": -0,0494835916522837,
      "is_greedy": правда,
      "input_tokens": 9
  } 

  1.6 Токенизация

  Эта конечная точка возвращает индексы токенов, соответствующие заданному
  текст. Полезно например знать точное количество токенов
  текста или указать логит-смещения с завершением
  конечная точка. Токены специфичны для данной модели.

  Синтаксис API для токенизации текста:

   ПОСТ https://api.textsynth.com/v1/engines/{engine_id}/tokenize 

  где engine_id — это
  выбранный двигатель.

  Тело запроса (JSON)

  • текст : строка.

    Введите текст.

  Ответ (JSON)

  Пример

  Запрос:

   завиток https://api.textsynth.com/v1/engines/gptj_6B/tokenize \
      -H "Тип контента: приложение/json" \
      -H "Авторизация: носитель YOUR_API_KEY" \
      -d '{"text": "Быстрая коричневая лиса перепрыгивает через ленивую собаку"}' 

  Отвечать:

   {"токены": [464,2068,7586,21831,18045,625,262,16931,3290]} 

  Примечание. Конечная точка токенизации бесплатна.

  1.7 Текст в изображение

  Эта конечная точка генерирует одно или несколько изображений из текстовой подсказки.

  Синтаксис API:

   POST https://api.textsynth.com/v1/engines/{engine_id}/text_to_image 

  где engine_id — это
  выбранный двигатель. В настоящее время только stable_diffusion поддерживается.

  Тело запроса (JSON)

  • приглашение : строка.

    Текстовое приглашение. Используются только первые 75 токенов.

  • image_count : необязательное целое число (по умолчанию = 1).

    Количество изображений для создания. Максимум 4 изображения могут быть
    генерируется одним запросом. Генерация изображения занимает
    около 2 секунд.

  • ширина : необязательное целое число (по умолчанию = 512).
  • высота : необязательное целое число (по умолчанию = 512).

    Ширина и высота в пикселях сгенерированных изображений. Допустимы только значения 384, 512, 640 и 768. Ширина товара по высоте должна быть

  • временных шага : необязательное целое число (по умолчанию = 50).

    Количество шагов диффузии. Большие значения обычно дают лучший результат, но генерация изображения занимает больше времени.

  • guide_scale : дополнительный номер (по умолчанию = 7,5).

    Шкала навигации. Большее значение придает большее значение текстовой подсказке по отношению к генерации случайного изображения.

  • seed : необязательное целое число (по умолчанию = 0).

    Семя случайного числа. Ненулевое начальное число всегда дает одни и те же изображения. Полезно получить детерминированные результаты и попробовать разные наборы параметров.

  Ответ (JSON)

  Пример

  Запрос:

   завиток https://api.textsynth.com/v1/engines/stable_diffusion/text_to_image \
      -H "Тип контента: приложение/json" \
      -H "Авторизация: носитель YOUR_API_KEY" \
      -d '{"prompt": "астронавт верхом на лошади" }' 

  Отвечать:

   {
      "изображения": [{"данные":". .."}],
  } 

  1.8 Кредиты

  Эта конечная точка возвращает оставшиеся кредиты на вашей учетной записи.

  Ответ (JSON)

  Пример

  Запрос:

   завиток https://api.textsynth.com/v1/credits \
      -H "Авторизация: носитель YOUR_API_KEY" 

  Отвечать:

   {"кредиты":123456789} 

  2 Быстрая настройка

  В дополнение к простому завершению текста вы можете настроить подсказку
  (введите текст), чтобы модель решала точную задачу, такую ​​как:

  • анализ настроений
  • классификация
  • извлечение сущности
  • вопрос ответ
  • грамматическая и орфографическая коррекция
  • машинный перевод
  • чат-бот
  • обобщение

  Некоторые примеры могут быть
  нашел здесь
  (блог nlpcloud.io)
  или здесь
  (Открытая документация по ИИ).

  3 Результаты моделирования

  В этом разделе мы представляем объективные результаты различных
  модели по задачам из
  язык
  Ремень для оценки модели. Эти результаты были рассчитаны с использованием
  API TextSynth, чтобы их можно было полностью воспроизвести (исправление: lm_evaluation_harness_textsynth.tar.gz). Вы можете сравнить их с другими результатами, независимо полученными EleutherAI.

  Производительность с нулевым выстрелом:

  Код	Язык	Код	Язык	Код	Язык	Код	Язык
  af	Африкаанс 90 310	sq	Албанский	am	Амхарский	ar	Арабский
  hy	армянский	аст	астурийский	аз	азербайджанский	ба	башкирский
  be 903 10	белорусский	bn	Бенгальский	bs	Боснийский	bg	Болгарский
  мой	Бур mese	ca	каталанский	ceb	кебуанский	km	центральный кхмерский
  zh	Китайский	hr	Хорватский	cs	Чешский	da	Датский
  n l	Голландский	en	Английский	et	Эстонский	fi	Финский
  fr	Французский	ff	Фулах	гл	Галисийский	лг	Ганда
  ка	Грузинский	de	Немецкий	el	Греческий	gu	Гуджарати
  ht	Га Итальянский креольский	га	Хауса	он	Иврит	привет	Хинди
  ху	Венгерский	is	Исландский	ig	Игбо	ilo	Илоко
  id	Индонезийский	ga	Ирландский	it	Итальянский	ja	Японский
  JV	Яванский	k n	Каннада	kk	казахский	ko	корейский
  lo	лаосский	lv	латышский	лингала	lt	литовский
  lb	люксембургский	mk	Македонский	mg	Малагасийский	ms	Малайский
  ml	Малаялам	mr	мин	Монгольский	ne	Непальский
  nso	Северный сото	нет	Норвежский	Окситанский	или	Ория
  pa	Панджаби	ps	Пушту	fa	Персидский	pl	Польский
  pt	Португальский	ro	Румынский	ru	Русский	gd	Шотландский гэльский
  sr	Сербский	sd	Синдхи	si	Сингальский	sk	Словацкий
  sl	Словенский	so	Сомалийский	es	Испанский	su	Суданский
  sw	Суахили	ss	Swati 9 0310	sv	Шведский	tl	Тагальский
  ta	Тамильский	th	Тайский	tn	тр	Турецкий
  Великобритания	Украинский	ур	Урду	уз	Узбекский	vi	Вьетнамский
  cy	Уэльский	fy	Западно-фризский	wo 90 310	Волоф	xh	коса
  йи	идиш	йо	йоруба	цу	зулу

  Модель	ЛАМБАДА (соотв.)	Виногранде (соотв.)	Хелласваг (acc_norm)	PIQA (соотв.)	COQA (f1)	Среднее ↑
  gptj_6B	69,1%	64,4%	66,2%	75,4%	66,4%	68,3%
  ярмарка_gpt_13B	71,2%	67,6%	72,5%	77,4%	70,6%	71,9%
  gptneox_20B	72,6%	65,8%	71,3%	77,3%	72,9%	72,0%
  флан_t5_xxl	77,7%	73,4%	71,5%	77,6%	71,8%	74,4%

  Небольшой перевод (K = 5) (оценки WMT14 BLEU):

  Модель	фр→англ ↑	ан→фр ↑
  gptj_6B	34,3	28,7
  борис_6Б	35,9	37,2

  Обратите внимание, что эти модели были обучены с данными, которые
  содержит возможное загрязнение тестового набора. Так что не все эти результаты
  может отражать реальную производительность модели.

  4 Список изменений

  • 12.04.2023: добавлена ​​модель flan_t5_xxl .
  • 24.11.2022: добавлена ​​модель codegen_6B_mono .
  • 19.11.2022: добавлена ​​конечная точка text_to_image .
  • 28.07.2022: добавлена ​​конечная точка кредитов .
  • 06.06.2022: добавлено свойство num_tokens в конечную точку logprob. Исправлена ​​обработка экранированных суррогатных пар в теле запроса JSON.
  • 2022-05-02: добавлена ​​конечная точка перевода и модель m2m100_1_2B .
  • 02.05.2022: добавлено Repeat_penalty
    и типичный_p параметров.
  • 20.04.2022: добавлен параметр n .
  • 20.04.2022: параметр stop теперь можно использовать с потоковым выводом.
  • 04.04.2022: добавлены параметры logit_bias , присутствие_пенальти , частота_пенальти в конечную точку завершение .
  • 04.04.2022: добавлена ​​конечная точка tokenize .

  Бесплатный генератор текста и писатель AI | Автор статьи

  Научный сотрудник

  AI Chat

  Цитаты в тексте

  Присоединяйтесь к AI Revolution

  Расширьте возможности своего

  Эссе

  Статья

  Исследовательская работа 90 037

  Копия объявления

  Блог

  Сопроводительное письмо

  Электронная почта

  Маркетинговый текст

  Тезис

  Социальные сообщения

  Элегантно структурированный контент со ссылками всего за несколько кликов.

  Обратная связь AI

  Искатель референса

  Цитаты MLA и APA

  Бесплатный генератор текста и ИИ

  Создавайте высококачественные уникальные эссе и статьи с помощью бесплатного генератора текста и писателя с искусственным интеллектом от Smodin. Перейдите от нескольких фраз к удивительно отличным эссе и статьям с помощью копирайтинга с использованием ИИ.

  Как работает Smodin Author?

  Писатель ИИ Смодина прост в использовании. Предоставьте свое приглашение несколькими словами и легко создавайте свободные от плагиата, уникальные и высококачественные статьи и эссе за считанные минуты. Введите то, о чем вы хотите написать, в небольшом предложении или двух, по крайней мере, с минимальным количеством символов, необходимых для работы инструмента, и нажмите кнопку «Создать текст». Наш AI Writer создаст контент, который вы сможете просмотреть, отредактировать по частям или использовать только те части, которые вам понравились, продолжать настраивать исходный текст или продолжать генерировать из исходного семени. Этот простой в использовании генератор текста с искусственным интеллектом может использоваться на всех уровнях образования для создания эссе и статей, а также для копирайтинга, маркетинга, создания страниц, написания абзацев, заголовков, списков и многого другого. Программное обеспечение или навыки программирования не требуются.

  Другие инструменты AI Writer

  AI Генератор эссе AI Генератор статей Генератор историй Генератор сценариев историй Генератор заголовков Генератор заголовковГенератор рекомендательных писем Генератор рекомендательных писемГенератор личных биографийГенератор тезисовГенератор исследовательских работ

  Зачем использовать AI Content Writer?

  Написание всегда было самой трудоемкой и трудоемкой частью для создателей. Вы можете попрощаться с писательским кризисом с помощью Smodin’s AI Writer. Генератор контента Smodin с искусственным интеллектом делает создание контента таким же простым, как нажатие кнопки. Вы также сэкономите значительное количество времени, и, поскольку он написан искусственным интеллектом, текст вряд ли будет плагиатом, в большинстве случаев вы будете генерировать оригинальный контент. Контент придет к вам как по волшебству, и вы сможете получить больше трафика на свой сайт. Наш генератор текстов с искусственным интеллектом быстро и легко напишет ваши эссе и статьи на любом языке. Он также может помочь вам создавать маркетинговый контент для объявлений Facebook, объявлений Google, описаний продуктов Amazon, сообщений LinkedIn и многого другого.

  Что такое генератор текста?

  Генератор текста — это онлайн-инструмент, использующий искусственный интеллект и сложные алгоритмы для создания текста из быстро добавленных символов. Инструмент генерации текста переносит все ключевые моменты текста в расширенную версию. Контент, который вы получаете, содержит полное расширение исходного текста, который вы добавили.

  Зачем использовать генератор текста?

  Писать не для всех естественно, а это значит, что некоторым людям труднее, чем другим. Генерация текста — это простой шаг, который гарантирует, что вы сможете создать что-то с минимальными усилиями. Вам не нужно быть профессиональным писателем, чтобы создавать увлекательные произведения. Вам не нужно сканировать Интернет, свой мозг, друзей и онлайн-ресурсы, чтобы найти идеи. Наш инструмент генерации текста берет на себя эти трудоемкие усилия и помещает все это в один текст. Всего за несколько кликов ваш текст будет сгенерирован и готов к использованию или исправлению, что сэкономит ваше время, энергию и нервы. Использование инструмента генератора текста также может помочь вам учиться и развивать свое воображение.

  Какой контент может написать текстовый генератор?

  Наш генератор текста может писать все типы текстов на нескольких языках, вы можете использовать его для написания блогов, статей, книг, эссе. Ниже приведен более подробный список того, что вы можете использовать для написания текстов. его также можно использовать как большой источник вдохновения, устраняя творческий блок, генерируя новые идеи и неожиданные результаты.

  Смодин Отзывы авторов

  Этот, в отличие от многих других текстовых генераторов ИИ, является последовательным и использует язык достаточно эффективно, чтобы почти чувствовать, что его написал человек.

  Benefícios do esporte/atividade fisica for a saúde Mental e Física

  Боже мой, этот сайт потрясающий!! 🥺❤️❤️

  хорошо, большое спасибо, вы сэкономили мне часы бесполезных школьных задач, кем бы вы ни были, благослови вас бог

  Варианты использования

  От домашних заданий без плагиата до высококачественных, уникальных статей для вашего блога, Smodin’s AI Writer может поможет вам создать убедительный, преобразующий текст, который будет либо описательным, либо аргументативным, всего за несколько подсказок от вас. Создавайте маркетинговые тексты для рекламы, описаний продуктов, контента для социальных сетей и многого другого за считанные минуты и всего за несколько кликов.

  Написать Очерки

  Написать Книги

  Написать Веб-сайты

  Написать Сообщения

  Писать Письма

  Писать Документы

  Писать Юридические документы

  Писать Технические документы

  Написать Блоги

  Написать Веб-страницы

  Написать Статьи

  Написать Статья в блоге

  Написать Исследовательские статьи

  Написать Статьи

  Написать Диссертации

  Написать Задания 9003 7

  Написать Текст

  Написать Абзацы

  Написать Предложения

  Написать Рукописи

  Написать Вещи

  Написать Исследования

  Написать Руководства

  Написать Романы

  Писать Публикации

  Писать Учебники

  Писать Писать

  Писать Домашнее задание

  Часто задаваемые вопросы

  Какие эссе и статьи я могу писать с помощью ИИ?

  Пока вы предоставляете нам правильную подсказку и достаточный контекст, наш AI Writer может генерировать длинный текст практически на любую тему. Вы можете писать эссе на самые разные темы для любого уровня образования, статьи в любой нише и даже маркетинговый контент для рекламы в Facebook, Google, описания продуктов Amazon, публикации в LinkedIn и т. д.

  Какие технологии я должен изучить, чтобы использовать этот AI Writer?

  Для использования этого инструмента не требуется никаких программ или навыков программирования. Наш инструмент AI Writer имеет удобный интерфейс, в котором вы можете генерировать текст за несколько простых шагов. Просто заполните необходимую информацию по вашей теме, а мы сделаем все остальное.

  Являются ли созданные эссе и статьи уникальными и свободными от плагиата?

  Наш AI Writer может создавать уникальный контент без плагиата каждый раз, если вы предоставите нам правильное приглашение. Эссе — это 100% сгенерированный контент, тогда как статьи взяты из контента из Интернета и могут содержать плагиат. Хотя ожидается, что все эссе и все переписанные статьи пройдут проверку Copyscape или TurnItIn, для подтверждения вам следует воспользоваться нашей программой проверки на плагиат.