LLM आर्किटेक्चर चैट स्क्रीनशॉट
लार्ज लैंग्वेज मॉडल कैसे काम करते हैं, यह समझाने वाले एक सघन नीले और सफेद तकनीकी इन्फोग्राफिक की विशेषता वाला एक यथार्थवादी AI चैट स्क्रीनशॉट बनाता है।
प्रॉम्प्ट
लक्ष्य: Large Language Models (LLMs) तकनीकी रूप से कैसे काम करते हैं के बारे में एक जनरेटेड तकनीकी इन्फोग्राफिक दिखाते हुए AI चैट इंटरफ़ेस का एक यथार्थवादी स्क्रीनशॉट बनाएं। स्क्रीनशॉट एक आधुनिक वेब ऐप वार्तालाप जैसा दिखना चाहिए, न कि एक स्टैंडअलोन पोस्टर जैसा।
कैनवास: 768×1024 वर्टिकल स्क्रीनशॉट, हल्का ग्रे ऐप बैकग्राउंड, गोल सफेद कंटेंट क्षेत्र, साफ-सुथरी सन्स-सेरिफ़ टाइपोग्राफी, सूक्ष्म छाया, उच्च-रिज़ॉल्यूशन लेकिन इन्फोग्राफिक टेक्स्ट के साथ जो एक वास्तविक एम्बेडेड जनरेटेड इमेज की तरह थोड़ा छोटा हो।
चैट UI लेआउट: ऊपर बाईं ओर एक छोटा गोलाकार यूजर अवतार दिखाएं, चैट शीर्षक “Visualizing LLM Architecture” एक छोटे ड्रॉपडाउन शेवरॉन के साथ, और ऊपर दाईं ओर एक आइकन के साथ एक साधारण “Files” लेबल दिखाएं। नीचे, ऊपर केंद्र/दाएं संरेखित एक गोल यूजर मैसेज बबल दिखाएं जिसमें लिखा हो: “make an image explaining how LLMs work technically”। इसके नीचे, एक छोटी स्टेटस पंक्ति दिखाएं जिसमें “Scira task complete” लिखा हो, साथ में एक स्पार्कल/लोडर आइकन और शेवरॉन हो। मुख्य जनरेटेड इमेज नीचे एक बड़े गोल आयताकार कार्ड के रूप में दिखाई देती है। इमेज के नीचे, सहायक व्याख्यात्मक टेक्स्ट शामिल करें: “The image above is a comprehensive technical infographic breaking down how Large Language Models function under the hood. Here is a detailed walkthrough of each component shown:” जिसके बाद बोल्ड सेक्शन हेडिंग “Tokenization: From Text to Numbers” हो। सबसे नीचे, एक गोल इनपुट बॉक्स दिखाएं जिसमें “Ask a follow-up...” प्लेसहोल्डर हो, बाईं ओर एक प्लस बटन, दाईं ओर छोटे टूल/मॉडल कंट्रोल, एक ड्रॉपडाउन के साथ मॉडल लेबल “Kimi K2.6”, और एक गोलाकार वॉयस बटन हो।
चैट के अंदर जनरेटेड इन्फोग्राफिक: एक नीला और सफेद तकनीकी शैक्षिक पोस्टर डिज़ाइन करें जिसका शीर्षक बड़े नेवी कैप्स में हो: “HOW LARGE LANGUAGE MODELS (LLMs) WORK”। सफेद बैकग्राउंड, नेवी-ब्लू आउटलाइन, हल्के-नीले हाइलाइट्स, गोल पैनल, चरणों को जोड़ने वाले तीर, लघु चार्ट, समीकरण, टेबल और आइकन का उपयोग करें। पोस्टर जानकारी से भरपूर और इंजीनियरिंग-उन्मुख होना चाहिए।
इन्फोग्राफिक सेक्शन: ठीक 8 लेबल वाले पैनल/क्षेत्रों का उपयोग करें:
1. “INPUT: TOKENIZATION” पैनल जिसमें एक रॉ टेक्स्ट बॉक्स हो जिसमें “The quick brown fox jumps over the lazy dog.” वाक्य हो, एक टोकेनाइज़र ब्लॉक, शब्दों के लिए टोकन बॉक्स, और टोकन ID बॉक्स हों।
2. “EMBEDDINGS” पैनल जिसमें टोकन ID को सघन वेक्टर में परिवर्तित होते हुए दिखाया गया हो, साथ में संख्यात्मक एम्बेडिंग मानों की एक छोटी टेबल हो।
3. “TRANSFORMER ARCHITECTURE” पैनल जिसमें Add & Norm, Feed-Forward Network, Multi-Head Self-Attention, इनपुट एम्बेडिंग, पोजीशनल एन्कोडिंग, और लेयर रिपिटिशन नोटेशन के साथ एक स्टैक्ड ट्रांसफॉर्मर ब्लॉक दिखाया गया हो।
4A. “SELF-ATTENTION MECHANISM (INSIDE ONE HEAD)” चौड़ा निचला-बायां पैनल जिसमें इनपुट एम्बेडिंग, क्वेरी, की, वैल्यू, अटेंशन स्कोर, सॉफ्टमैक्स, अटेंशन वेट, वेटेड सम और समीकरणों के लिए मैट्रिक्स दिखाए गए हों।
4B. “ATTENTION: TOKENS ATTEND TO EACH OTHER” पैनल जिसमें उदाहरण वाक्य के टोकन का एक नेटवर्क ग्राफ हो जो नीली रेखाओं और अटेंशन-वेट बार से जुड़ा हो।
5. “OUTPUT: NEXT TOKEN PREDICTION” पैनल जिसमें संभावित अगले टोकन जैसे cat, sat, on, the, mat, roof के लिए प्रायिकता वितरण बार दिखाए गए हों, फिर अनुमानित अगले टोकन “the” को हाइलाइट किया गया हो।
6. “TRAINING: PRE-TRAINING WITH NEXT-TOKEN PREDICTION” लंबी निचली पट्टी जिसे 5 मिनी-कार्ड में विभाजित किया गया हो: विशाल टेक्स्ट कॉर्पस, ट्रेनिंग उदाहरण बनाना, मॉडल प्रेडिक्शन, लॉस कैलकुलेशन, और बैकप्रोपैगेशन/अपडेट।
7. नीचे का प्रोसेस तीर जिस पर लिखा हो “Repeat for billions of examples over many epochs until convergence.”
8. नीचे-दाएं परिणाम कॉलआउट जिसमें एक ब्रेन आइकन हो जो बताता है कि मॉडल सामान्य भाषा पैटर्न और ज्ञान सीखता है।
विजुअल स्टाइल: क्रिस्प वेक्टर इन्फोग्राफिक, शैक्षणिक लेकिन मैत्रीपूर्ण, गहरे नेवी हेडिंग, मध्यम-नीले बॉर्डर, हल्के-नीले फिल, छोटी टेबल और प्लॉट, साफ तीर, गोल कार्ड, सुसंगत स्पेसिंग। एम्बेडेड इन्फोग्राफिक को एक AI-जनरेटेड शैक्षिक आरेख जैसा बनाएं जिसमें सघन लेकिन अधिकतर पठनीय छोटा टेक्स्ट हो।
सीमाएं: सभी UI टेक्स्ट को अंग्रेजी में रखें। कोई वॉटरमार्क न जोड़ें। दृश्य चैट स्क्रीनशॉट फ्रेमिंग और बड़े एम्बेडेड इन्फोग्राफिक को सुरक्षित रखें। ठीक 8 सूचीबद्ध इन्फोग्राफिक क्षेत्रों और ट्रेनिंग पट्टी के अंदर ठीक 5 मिनी-कार्ड का उपयोग करें।
इस प्रॉम्प्ट का उपयोग कैसे करें
- 1
ऊपर दिया पूरा प्रॉम्प्ट कॉपी करें।
- 2
GPT Image 2 को सपोर्ट करने वाला कोई प्लैटफ़ॉर्म खोलें, जैसे YouMind, और प्रॉम्प्ट पेस्ट करें।
- 3
अपने आइडिया के हिसाब से विषय, स्टाइल या डिटेल बदलें, फिर जेनरेट करें।
यह YouMind की प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी का एक मुफ़्त AI प्रॉम्प्ट है। हज़ारों और इमेज प्रॉम्प्ट देखें, सभी कॉपी और बदलाव के लिए मुफ़्त।
और इमेज प्रॉम्प्ट देखें
सभी इमेज श्रेणियाँ
और prompt features
AI लाइब्रेरी
AI से प्रॉम्प्ट खोजें
AI से हज़ारों प्रॉम्प्ट में खोज कराएँ। मॉडल, समय अवधि और कीवर्ड्स से फ़िल्टर करें और व्यू, बुकमार्क, रिपोस्ट जैसी एंगेजमेंट पर सॉर्ट करें।
विज़न टूल्स
इमेज से प्रॉम्प्ट
किसी भी फ़ोटो को विस्तृत AI इमेज प्रॉम्प्ट में बदलें। मुफ़्त Image to Prompt कन्वर्टर कंपोज़िशन, स्टाइल और लाइटिंग का विश्लेषण करता है, ताकि आप सेकंडों में वही लुक दोबारा बना सकें।
अन्य prompt features
Creators के लिए बना। हमेशा मुफ़्त।
YouMind दुनिया भर के creators द्वारा भरोसा किया जाने वाला AI creative copilot है। हर prompt आपको बेहतर और तेज़ बनाने में मदद के लिए चुना गया है।