Короче, GPT: шесть нейросетей для сокращения текста без потери фактов

Возьмем типичную редакторскую задачу: взять интервью у эксперта и сделать кейс на его основе. После беседы на руках остается запись и расшифровка на 18-20 000 символов. Что делает редактор? Правильно, идет к нейросети и просит сократить и сделать саммари всего полезного. 

Но LLM не предупреждает, какие подробности посчитает основными, что объединить, а что выбросить. Вместе с повторами под нож могут попасть условия, оговорки и причинно-следственные связи.

Например, возьмем один абзац:

В апреле 2026 года компания запустила модуль рекомендаций в 12 магазинах. За восемь недель средний чек среди новых клиентов вырос на 7%; среди постоянных заметных изменений не было. Одновременно шла промоакция, поэтому компания не связывает рост исключительно с рекомендациями.

После промта к ChatGPT «сократи до одного предложения, сохрани главное» у меня осталось так:

За восемь недель модуль рекомендаций повысил средний чек новых клиентов на 7% в 12 магазинах.

Нейросеть оставила цифры,фраза стала почти вдвое короче и даже звучит убедительно, но как раз поэтому она хуже. Всю работу перевели в один глагол: «повысил».

Сократить текст можно в ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, YandexGPT или GigaChat. Для начала нужно дать модели конкретное задание, например, «Сократи до 1000 знаков. Сохрани числа, сроки, условия и оговорки. Не добавляй объяснений, которых нет в исходнике. Если все не помещается, скажи об этом». Попробовать на своем материале можно в BotHub — по реферальной ссылке получите 300 000 токенов.

Но даже с таким запросом результат нужно сверять. Число «7%» может остаться на месте, а рост чека новых клиентов нейросеть щедрым жестом перескажет как рост всего магазина. Разберем, как замечать такие подмены и чем шесть сервисов могут помочь редактору.

Пиши, сокращай

Когда пользователь просит модель «сохрани факты», обычно он подразумевает даты, имена и цифры. Для модели факт немного другое:

• что именно измеряли — выручку, средний чек или число покупок;

• для кого — для всех клиентов или только для новых;

• где и когда — в 12 пилотных магазинах за восемь недель, а не во всей сети за год;

• с какой уверенностью — «вызвало рост», «могло повлиять» и «совпало с ростом» сообщают разное;

• кто это утверждает — автор исследования, представитель компании или анонимный собеседник;

• что отрицается — «эффект обнаружен» и «эффект не обнаружен» различаются одним коротким словом.

Совпавшие числа не говорят, что сокращение получилось точным. В нашем примере сохранились 12 магазинов, восемь недель и 7%, но связь между ними изменилась: модуль теперь «повысил» средний чек, хотя в исходнике рост лишь наблюдался во время пилота и параллельной промоакции.

По поводу последнего случая. Если какое-то утверждение расходится с общими знаниями модели, она может незаметно привести его к более привычному варианту. Например, заменить указанные в документе 17% на 7%, решив, что перед ней опечатка.

Авторы работы Harmful Factuality рассматривают ситуации, в которых ответ становится правдоподобнее с точки зрения знаний о мире, но хуже передает источник. При сокращении текста это ошибка: модель должна сохранить 17%, даже если число кажется ей странным. Подозрительное место можно отметить для проверки, но без предупреждения исправлять его нельзя.

Краткость сестра таланта. Или нет?

«Пилот проходил в 12 магазинах» — верная фраза. Источник ее подтверждает, ничего лишнего модель не добавила. Только сокращение из нее получилось почти бесполезное, т.к. пропали результат, период и оговорка о промоакции. Нейросеть выбрала самый безопасный кусок и на этом успокоилась.

Можно написать плотнее:

За восемь недель модуль рекомендаций повысил средний чек новых клиентов на 7% в 12 магазинах.

Здесь уцелело куда больше деталей. Вместе с ними в предложение прошел лишний глагол: «повысил». Источник говорил о росте во время пилота, а сокращение уже назначило его причину.

Ошибки направлены в разные стороны. В первом случае текст недобрал фактов, во втором — добавил смысл, которого не было. Проверять их одним вопросом «все ли здесь верно?» неудобно каждый раз.

Сначала идем от источника к сокращению. Берем факты, без которых меняется вывод, и смотрим, дошел ли каждый до новой версии. Это полнота.

Затем разворачиваем проверку. Теперь уже каждое утверждение сокращенного текста должно найти себе опору в источнике; не похожие слова и не ту же цифру, а опору. Если модель пишет, что рекомендации повысили чек, в исходнике должна быть установлена эта связь. Так проверяем подтверждаемость.

В терминах информационного поиска эти две проверки напоминают recall и precision. С одной редакторской поправкой: набор обязательных фактов не возникает сам. Его кто-то должен составить до сокращения.

Например, «Средний чек вырос на 7%». Число совпадает с исходником, а вот с выводом посложнее: рост наблюдали только у новых клиентов. У постоянных заметного изменения не было. После удаления двух слов результат выглядит шире, чем был.

Можно сократить еще радикальнее: «Пилот прошел в 12 магазинах». Все правда, но чем закончился пилот, читатель так и не узнает. В одном случае мы изменили утверждение, в другом — потеряли сведения, ради которых читали текст.

Оговорка про промоации не дает связать рост чека с рекомендациями. Как раз эта осторожность и нужна: компания не приписывает рост только рекомендациям, поскольку одновременно шла акция. Если оговорка исчезнет, сокращенный текст подтолкнет читателя к выводу, для которого в исходнике недостаточно оснований.

Вторую часть задачи пытаются автоматизировать с помощью textual entailment — проверки логического следования в естественном языке. Исходник выступает посылкой, отдельное утверждение из сокращения — гипотезой. Проверяющая модель определяет, следует ли гипотеза из текста, противоречит ему или данных пока недостаточно.

Авторы работы о суммаризации с обратной связью от модели логического следования используют такую оценку как сигнал при обучении. Она помогает наказывать модель за неподтвержденные утверждения. Но поле зрения у этой проверки несимметричное: написанную фразу она проверить может, молчание — нет.

Если из сокращения исчезла промоакция, проверять просто нечего. Пропущенный факт не предъявит себя в качестве гипотезы, так что фраза «пилот проходил в 12 магазинах» способна получить прекрасную оценку за соответствие источнику, оставаясь плохим пересказом.

Отсюда два прохода. Сначала сверяем обязательные факты с сокращением. Потом — утверждения сокращения с исходником. Первая проверка ловит потери, вторая — добавления и подмены. 

А что читать?

В карточке модели написано: контекст — миллион токенов. Пользователь считает, ну вот, большой отчет можно передать целиком, раз документ поместился, модель учтет каждую страницу. Вот этого никто обещать пока не может

При сокращении нейросеть не ищет в исходнике готовые предложения и не складывает из них уменьшенную копию, она пишет новый текст. Например, автор несколько раз повторил основной результат, а ограничение исследования упомянул один раз где-то в середине. Модель может сохранить цифры и вывод, но выбросить оговорку. И формально она ничего не придумала!

Положение нужного фрагмента тоже может влиять на ответ. В исследовании Lost in the Middle модели лучше находили информацию в начале и конце длинного контекста, а в середине справлялись хуже. Правда, авторы проверяли ответы на вопросы по нескольким документам и поиск заданных значений, а не суммаризацию. Нынешние шесть моделей из статьи там тоже не участвовали. По размеру контекста нельзя понять, насколько хорошо модель воспользуется конкретным абзацем.

Причем сначала этот абзац еще должен до нее дойти. Если документ в формате TXT, он обычно передается без особых приключений. С PDF веселее: колонки могут перемешиваться или надвиси к дигарммам уехать от самого изображения.DOCX с комментариями, сносками и исправлениями сервисы тоже разбирают по-разному.

Иногда в запрос отправляют не весь файл. Система делит его на фрагменты, ищет подходящие к вопросу и только потом передает их модели. Если основной вывод оказался в одном фрагменте, а оговорка — в другом, до нейросети может дойти только вывод. Контекста хватило бы с запасом, но нужный абзац в него не попал.

По готовому пересказу причину уже не установить. Модель могла выбросить факт при сокращении, а могла вообще его не увидеть. Поэтому при сравнении моделей надежнее давать им один и тот же текст без PDF, таблиц и сложной верстки. 

Шесть сервисов для одного редактора

Возможности и лимиты моделей постоянно меняются, так что показатели годны на сентябрь 2026 года. Собрала, что можно связать с конкретным редакторским процессом:

После таблицы я вывела три основных фактора:

Файл еще надо прочитать.

У отчета может быть две версии: обычный PDF и скан тех же страниц. Для человека содержание одинаковое. Но если сервис умеет только извлекать текст, вместо скана он получит набор картинок. С диаграммами похожая история: абзацы вокруг графика могут попасть в запрос, а сам график — нет.

В документации стоит посмотреть, умеет ли сервис разбирать изображения страниц и какие у него ограничения по объему. Потом проверить на своем файле. Я бы выбрала страницу, без которой нельзя понять результат, и попросила выписать данные из таблицы вместе с примечаниями. Если числа перепутались или сноска исчезла, сначала надо разобраться с загрузкой. Просьба «сократи без потери фактов» здесь уже не поможет: часть фактов модель могла не получить.

Ссылка не всегда доказывает

Допустим, в отчете написано: после запуска рекомендаций продажи выросли на 7%, но в тот же период шла промоакция. Модель сокращает это до «Рекомендации увеличили продажи на 7%» и ставит ссылку на нужный абзац.

Цифру она перенесла верно. А вот причину роста назначила сама: из исходника нельзя понять, сколько дали рекомендации и сколько — промоакция. Подробнее про проверки после источников писала в этой статье. 

Со ссылкой такую ошибку легче заметить, потому что нужный фрагмент не приходится искать. Но прочитать его все равно нужно, иногда вместе с соседними абзацами. Проверяем, о каких клиентах писал автор, за какой период считал результат, с чем сравнивал.

Что должно остаться

Перед сокращением я бы выписала факты, которые нужно оставить. И уже здесь пришлось бы решить, что делать с постоянными клиентами: у них заметного изменения не было. Для пересказа итогов пилота это тоже результат, хотя похвастаться им сложнее.

Из нашего примера я бы взяла все шесть утверждений:

Номера нужны для удобства: дальше можно попросить вернуть F4, не переписывая в каждом запросе весь список.

На большом исходнике такую заготовку может сделать модель. Пока без сокращения:

Выпиши отдельные утверждения из текста и пронумеруй их. Рядом с каждым приведи дословную цитату из исходника. Сохрани в ней условия, отрицания и указание на автора оценки. Пока не решай, что важно, а что можно убрать. Не дополняй и не исправляй исходник.

Список нужно сверить с текстом. Если факт пропал уже при разборе, в дальнейшую проверку он тоже не попадет. Затем редактор отмечает, что обязательно сохранить. Для общего итога нашего пилота нужны F1–F6. Если задача уже — например, написать только о новых клиентах, — состав пересказа можно пересмотреть, но сначала надо договориться именно о такой задаче.

Теперь просим короткую версию. Получив ее, возвращаемся к списку и смотрим, что потерялось. Доработку тоже можно поручить модели:

Сверь черновик с исходником. Обязательные пункты: F1–F6. Укажи, какие пропущены или переданы неверно, затем перепиши текст в пределах 350 знаков с пробелами. Не убирай оговорки ради объема и не добавляй объяснений от себя.

После сокращения покажи, какая фраза передает каждый пункт. Эта проверка в лимит не входит. Если сохранить все в заданном объеме не удается, сообщи об этом.

В нашем примере шесть пунктов можно уместить так:

Пилот провели в 12 магазинах. За восемь недель наблюдения средний чек новых клиентов вырос на 7%, у постоянных заметного изменения не было. Параллельно шла промоакция. Компания не связывает рост только с рекомендациями.

Здесь 219 знаков с пробелами. Формулировки изменились, но остались обе группы клиентов и оговорка компании.

С последовательными правками экспериментировали авторы Chain of Density. В работе 2023 года GPT-4 дополняла пересказ пропущенными сущностями, стараясь не увеличивать длину. Метод проверяли на ста новостях. При чрезмерном уплотнении читать труднее — это авторы тоже отмечали. Для нашей задачи я бы взяла сам прием возвращения к черновику, но сверяла целые утверждения: одно упоминание компании еще ничего не говорит о сохранении ее позиции.

Сокращая текст, мы решаем, чего читатель не узнает. И все же работа редактора не сводится к тому, чтобы уместить побольше фактов в поменьше знаков. Иногда автору нужен пример, чтобы объяснить мысль, или оговорка, потому что он сам еще не до конца уверен. Я стараюсь оставлять, даже если без них короче.

Это можно проверить и на своих текстах: дать нескольким моделям один исходник и посмотреть, что каждая посчитает лишним. Для такого сравнения оставлю свою реферальную ссылку на BotHub.