О применимости нейросетей в издательском деле
Main Article Content
Аннотация
В работе дана оценка границ применимости больших языковых моделей в редакционных задачах издательского процесса и установлен оптимальный формат взаимодействия между человеком и алгоритмическими системами.
Методологической основой исследования является сравнительный эксперимент, в рамках которого несколько популярных нейросетевых моделей (Alice AI, GigaChat, DeepSeek, Gemini и ChatGPT) выполнен статистический анализ контрольного текста на русском языке. Определялись количественные характеристики текста: числа слов, символов с пробелами и без пробелов, а также количества абзацев. Полученные результаты сопоставлялись с эталонными значениями, установленными с помощью текстового редактора MS Word, использующего детерминированный алгоритм подсчета символов.
Результаты эксперимента показали, что нейросетевые модели демонстрируют различную степень точности при выполнении задач количественного анализа текста. Основной причиной подобных ошибок являются архитектура больших языковых моделей и использование алгоритмов токенизации, которые разрывают прямую связь между символами и внутренним представлением текста в модели.
На основе полученных результатов предложена концепция гибридной архитектуры издательских информационных систем, в которой генеративные языковые модели используются для выполнения творческих и аналитических задач, а операции, требующие строгой формальной точности, передаются специализированным детерминированным микросервисам. Предложенный подход позволяет повысить надежность и предсказуемость работы интеллектуальных издательских систем.
Ключевые слова:
Article Details
Библиографические ссылки
https://doi.org/10.15581/003.37.3.255-271
2. Spubl. Использование искусственного интеллекта при написании научной статьи // Spubl. 2024. URL: https://spubl.com.ua/ru/blog/using-artificial-intelligence-when-writing-a-scientific-article (accessed 19.04.2026)
3. Murzin A.A. Neural networks in book publishing: the case of "Interactive encyclopedia for schoolchildren" // Izvestia Ural Federal University Journal. Series 1. Issues in Education, Science and Culture. 2024. V. 30, No. 4. P. 165–173.
4. Ahn S. The transformative impact of large language models on medical writing and publishing: current applications, challenges and future directions // Korean J Physiol Pharmacol. 2024. V. 28 (5). P. 393–401. https://doi.org/10.4196/kjpp.2024.28.5.393
5. Ensuring AI Reliability: Correctness, Consistency, and Availability. URL: https://dev.to/kapusto/ensuring-ai-reliability-correctness-consistency-and-availability-349p (accessed 19.04.2026)
6. Xu N., Ma X. LLM The Genius Paradox: A Linguistic and Math Expert's Struggle with Simple Word-based Counting Problems // Proc. of the 2025 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL). 2025. https://doi.org/10.18653/v1/2025.naacl-long.172
7. A–Articles. Как этично использовать искусственный интеллект в написании научных статей // A–Articles. 2025. URL: https://a-articles.kz/iivnauchnyhstateyah/ (accessed 19.04.2026)
8. Cosma A., Ruseti S., Radoi E., Dascalu M. The Strawberry Problem: Emergence of Character-level Understanding in Tokenized Language Models // arXiv:2505.14172. 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.14172
9. Wang D. et al. Tokenization Matters! Degrading Large Language Models through Challenging Their Tokenization // arXiv:2405.17067. 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.17067
10. Kamal I. Why agentic LLM systems fail: Control, cost, and reliability // The New Stack. 2026. URL: https://thenewstack.io/why-agentic-llm-systems-fail-control-cost-and-reliability/ (accessed 19.04.2026)
11. Gui C. Best Practices for High Availability of LLM Based on AI Gateway // Alibaba Cloud Community. 2025. URL: https://www.alibabacloud.com/blog/best-practices-for-high-availability-of-llm-based-on-ai-gateway_602522 (accessed 19.04.2026).
12. Topuz A.S. LLM Integration in Distributed Systems: Engineering for Reliability at Scale // Medium (Software Engineering). 16.02.2026. URL: https://dev.to/topuzas/llm-integration-in-distributed-systems-engineering-for-reliability-at-scale-l79 (accessed 19.04.2026)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.