DeepSeek V3 vs V4 アーキテクチャ比較インフォグラフィック
DeepSeek V3/R1 と DeepSeek V4 の Transformer アーキテクチャを比較した詳細な技術インフォグラフィック。SNS 投稿、プレゼンテーション、モデル分析のビジュアル資料として最適です。
プロンプト
{"type":"サイドバイサイド形式の AI アーキテクチャ比較インフォグラフィック","style":"クリーンな技術図解、白背景、細い黒枠、角丸長方形、破線の吹き出し、色分けされたハイライト、プレゼンテーション Slides 風の美学、ベクターインフォグラフィック","canvas":{"aspect_ratio":"2:1","resolution":"ワイド横長"},"title_row":{"left_title":"DeepSeek V3/R1 (6,710 億)","right_title":"DeepSeek V4 (1.2 兆)","left_title_color":"ブライトオレンジレッド","right_title_color":"ブライトブルー"},"layout":{"columns":2,"sections":[{"title":"DeepSeek V3/R1 (6,710 億)","position":"左半分","count":9,"labels":["語彙サイズ 129k","FeedForward (SwiGLU) モジュール","中間隠れ層次元 2,048","MoE 層","サポートされるコンテキスト長 128k トークン","最初の 3 ブロックは MoE ではなく隠れサイズ 18,432 の密な FFN を使用","サンプル入力テキスト","埋め込み次元 7,168","128 ヘッド"]},{"title":"DeepSeek V4 (1.2 兆)","position":"右半分","count":9,"labels":["語彙サイズ 160k","FeedForward (SwiGLU) モジュール","中間隠れ層次元 3,072","MoE 層","サポートされるコンテキスト長 256k トークン","最初の 3 ブロックは MoE ではなく隠れサイズ 24,576 の密な FFN を使用","サンプル入力テキスト","埋め込み次元 8,192","128 ヘッド"]},{"title":"下部比較テーブル","position":"下部全幅","count":10,"labels":["総パラメータ数","トークンあたりのアクティブパラメータ数","隠れサイズ","サンプル設計","DeepSeek V3/R1","中間 (FF)","アテンションヘッド","コンテキスト長","埋め込み次元","語彙サイズ"]}]},"left_panel":{"background":"非常に薄いグレーの角丸長方形","main_stack":{"count":8,"blocks":["トークン化されたテキスト","トークン埋め込み層","RMSNorm 1","Multi-head Latent Attention","RMSNorm 2","MoE","最終 RMSNorm","線形出力層"]},"side_module":"左側のアテンションブロックに接続された RoPE","attention_block":{"label":"Multi-head Latent Attention","accent":"Latent という単語にオレンジレッドのテキスト"},"feedforward_inset":{"title":"FeedForward (SwiGLU) モジュール","count":4,"blocks":["線形層","SiLU 活性化関数","線形層","線形層"],"diagram":"2 つの分岐を乗算し、射影"},"moe_inset":{"title":"MoE 層","count":5,"blocks":["結合ノード","Feed forward","Feed forward","ルーター","エキスパート数バッジ 256"],"details":"選択された 1 つのエキスパートを示す小さな黒い四角、エキスパートへ向かう矢印、破線の区切り線"},"annotations":{"vocab":"語彙サイズ 129k","ff_dim":"中間隠れ層次元 2,048","context":"サポートされるコンテキスト長 128k トークン","dense_first_blocks":"最初の 3 ブロックは MoE ではなく隠れサイズ 18,432 の密な FFN を使用","resource_savings":"リソース削減: モデルサイズは 671B ですが、トークンあたり 1 (共有) + 8 エキスパートのみがアクティブ。推論ステップごとに 37B パラメータのみがアクティブ"},"bottom_stats":{"count":10,"items":["総パラメータ数: 671B","トークンあたりのアクティブパラメータ数: 37B (1 + 8 エキスパート)","隠れサイズ: 7,128","サンプル設計: 28,432","中間 (FF): 2,048","アテンションヘッド: 128","コンテキスト長: 128k","埋め込み次元: 最初の 3 ブロック","コンテキスト長: 22G7","語彙サイズ: 129k"]}},"right_panel":{"background":"非常に薄いブルーの角丸長方形","main_stack":{"count":8,"blocks":["トークン化されたテキスト","トークン埋め込み層","RMSNorm 1","Multi-head Latent Attention","RMSNorm 2","MoE","最終 RMSNorm","線形出力層"]},"side_module":"左側のアテンションブロックに接続された RoPE","attention_block":{"label":"Multi-head Latent Attention","accent":"Latent という単語にブルーのテキスト"},"feedforward_inset":{"title":"FeedForward (SwiGLU) モジュール","count":4,"blocks":["線形層","SiLU 活性化関数","線形層","線形層"],"diagram":"左パネルと同じ構造"},"moe_inset":{"title":"MoE 層","count":5,"blocks":["結合ノード","Feed forward","Feed forward","ルーター","エキスパート数バッジ 384"],"details":"選択された 1 つのエキスパートを示す小さな黒い四角、エキスパートへ向かう矢印、破線の区切り線、ブルーの枠線で強調"},"annotations":{"vocab":"語彙サイズ 160k","ff_dim":"中間隠れ層次元 3,072","context":"サポートされるコンテキスト長 256k トークン","dense_first_blocks":"最初の 3 ブロックは MoE ではなく隠れサイズ 24,576 の密な FFN を使用","resource_savings":"リソース削減: モデルサイズは 1.2T ですが、トークンあたり 1 (共有) + 8 エキスパートのみがアクティブ。推論ステップごとに 52B パラメータのみがアクティブ"},"bottom_stats":{"count":10,"items":["総パラメータ数: 1.2T","トークンあたりのアクティブパラメータ数: 52B (1 + 8 エキスパート)","隠れサイズ: 7.2B","サンプル設計: 28,432","中間 (FF): 3,072","アテンションヘッド: 128","コンテキスト長: 256k","埋め込み次元: 最初の 3 ブロック","コンテキスト長: 22G7","語彙サイズ: 160k"]}},"global_notes":"ミラーレイアウトを用いた詳細な Transformer アーキテクチャ比較図を作成してください。各半分には、1 つの大きなモデルスタック図と 2 つの挿入図（Feedforward モジュールと MoE 層）を含めます。ブロック間には矢印を使用し、小さな技術ラベルを配置し、ラベルから関連コンポーネントへコネクタ線をつなぎます。タイポグラフィは Slides のように高密度に保ち、V3/R1 の強調にはオレンジレッドを、V4 の強調にはブルーを使用してください。下部には全幅にわたるコンパクトな指標テーブルを配置します。非常に小さなテキストと混み合った注釈により、わずかに不完全な、人間が作成したようなインフォグラフィックの雰囲気を維持してください。"}
このプロンプトの使い方
- 1
上の完全なプロンプトをコピーします。
- 2
GPT Image 2 に対応したプラットフォーム（YouMind など）を開き、プロンプトを貼り付けます。
- 3
アイデアに合わせて被写体・スタイル・細部を入れ替え、生成します。
これは YouMind のプロンプトライブラリにある無料の AI プロンプトです。ほかにも数千点の 画像 プロンプトがあり、すべて自由にコピーして使えます。
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