LLM Mimarisi Sohbet Ekran Görüntüsü
Büyük dil modellerinin nasıl çalıştığını açıklayan, yoğun mavi-beyaz teknik bir infografik içeren gerçekçi bir AI sohbet ekran görüntüsü oluşturur.
Komut
Amaç: Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) teknik olarak nasıl çalıştığı hakkında oluşturulmuş teknik bir infografik gösteren gerçekçi bir AI sohbet arayüzü ekran görüntüsü oluşturun. Ekran görüntüsü, bağımsız bir poster gibi değil, modern bir web uygulaması konuşması gibi görünmelidir.
Tuval: 768×1024 dikey ekran görüntüsü, açık gri uygulama arka planı, yuvarlatılmış beyaz içerik alanları, temiz sans-serif tipografi, hafif gölgeler, yüksek çözünürlüklü ancak infografik metni gerçek bir gömülü görsel gibi biraz küçük.
Sohbet arayüzü düzeni: Sol üstte küçük bir dairesel kullanıcı avatarı, "Visualizing LLM Architecture" sohbet başlığı ve küçük bir açılır menü oku; sağ üstte ise bir simge ile basit bir "Files" etiketi gösterin. Altında, üst orta/sağ kısma hizalanmış, "make an image explaining how LLMs work technically" yazan yuvarlatılmış bir kullanıcı mesaj balonu gösterin. Bunun altında, parıltı/yükleyici simgesi ve ok işaretiyle birlikte "Scira task complete" yazan küçük bir durum satırı gösterin. Ana oluşturulan görsel, altında büyük yuvarlatılmış bir dikdörtgen kart olarak görünür. Görselin altında şu yardımcı açıklayıcı metni ekleyin: "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:" ve ardından kalın "Tokenization: From Text to Numbers" bölüm başlığı. En altta, "Ask a follow-up..." yer tutuculu yuvarlatılmış bir giriş kutusu, solda bir artı butonu, sağda küçük araç/model kontrolleri, açılır menülü "Kimi K2.6" model etiketi ve dairesel bir sesli komut butonu gösterin.
Sohbet içindeki oluşturulan infografik: Büyük lacivert büyük harflerle "HOW LARGE LANGUAGE MODELS (LLMS) WORK" başlıklı, mavi-beyaz teknik bir eğitim posteri tasarlayın. Beyaz arka plan, lacivert ana hatlar, açık mavi vurgular, yuvarlatılmış paneller, adımları birbirine bağlayan oklar, minyatür grafikler, denklemler, tablolar ve simgeler kullanın. Poster bilgi açısından yoğun ve mühendislik odaklı olmalıdır.
İnfografik bölümleri: Tam olarak 8 etiketli panel/alan kullanın:
1. "INPUT: TOKENIZATION" paneli: "The quick brown fox jumps over the lazy dog." cümlesini içeren ham bir metin kutusu, bir belirteç (tokenizer) bloğu, kelimeler için belirteç kutuları ve belirteç kimliği (token ID) kutuları.
2. "EMBEDDINGS" paneli: Sayısal gömme değerlerini içeren küçük bir tablo ile yoğun vektörlere dönüştürülmüş belirteç kimlikleri.
3. "TRANSFORMER ARCHITECTURE" paneli: Add & Norm, Feed-Forward Network, Multi-Head Self-Attention, giriş gömmeleri, konumsal kodlama ve katman tekrarı notasyonuna sahip yığınlı bir transformer bloğu.
4A. "SELF-ATTENTION MECHANISM (INSIDE ONE HEAD)" geniş sol alt panel: Giriş gömmeleri, sorgular (queries), anahtarlar (keys), değerler (values), dikkat puanları, softmax, dikkat ağırlıkları, ağırlıklı toplam ve denklemler için matrisler.
4B. "ATTENTION: TOKENS ATTEND TO EACH OTHER" paneli: Örnek cümledeki belirteçlerin mavi çizgilerle birbirine bağlandığı bir ağ grafiği ve dikkat ağırlığı çubukları.
5. "OUTPUT: NEXT TOKEN PREDICTION" paneli: cat, sat, on, the, mat, roof gibi aday bir sonraki belirteçler için olasılık dağılım çubukları ve ardından tahmin edilen "the" belirtecinin vurgulanması.
6. "TRAINING: PRE-TRAINING WITH NEXT-TOKEN PREDICTION" uzun alt şerit: 5 mini karta bölünmüş: devasa metin külliyatı, eğitim örnekleri oluşturma, model tahmini, kayıp hesaplama ve geri yayılım/güncelleme.
7. Alt işlem oku: "Repeat for billions of examples over many epochs until convergence."
8. Sağ alt sonuç kutucuğu: Modelin genel dil kalıplarını ve bilgiyi öğrendiğini açıklayan bir beyin simgesi.
Görsel stil: Net vektör infografik, akademik ama samimi, koyu lacivert başlıklar, orta mavi kenarlıklar, açık mavi dolgular, küçük tablolar ve grafikler, temiz oklar, yuvarlatılmış kartlar, tutarlı boşluklar. Gömülü infografiği, yoğun ancak çoğunlukla okunabilir küçük metinlere sahip, AI tarafından oluşturulmuş bir eğitim diyagramına benzetin.
Kısıtlamalar: Tüm arayüz metinlerini İngilizce tutun. Filigran eklemeyin. Görünür sohbet ekran görüntüsü çerçevesini ve büyük gömülü infografiği koruyun. Listelenen 8 infografik alanını ve eğitim şeridindeki tam 5 mini kartı kullanın.
Bu prompt nasıl kullanılır
- 1
Yukarıdaki tam prompt'u kopyalayın.
- 2
GPT Image 2'i destekleyen bir platform açın (örneğin YouMind) ve prompt'u yapıştırın.
- 3
Konuyu, stili veya ayrıntıları fikrinize göre değiştirin ve üretin.
Bu, YouMind'ın prompt kütüphanesinden ücretsiz bir AI prompt'udur. Kopyalayıp uyarlayabileceğiniz binlerce görsel prompt'u daha keşfedin.
Daha fazla görsel prompt'u keşfetGPT Image 2 için daha fazla
Tüm Görsel kategorileri
01
Kullanım alanları
02
Stiller
Daha Fazla Prompt Özelliği
Yapay Zekâ Kütüphanesi
Yapay zekayla prompt arama
Yapay zekanın on binlerce komutu taramasına izin ver. Modele, tarih aralığına ve anahtar kelimeye göre filtrele; görüntülenme, kaydetme, paylaşım gibi etkileşim metriklerine göre sırala.
Görsel Araçlar
Görselden Prompt'a
Her fotoğrafı ayrıntılı bir AI görsel prompt'una dönüştürün. Ücretsiz görselden prompt'a dönüştürücü kompozisyonu, stili ve ışığı analiz eder; istediğiniz görünümü saniyeler içinde yeniden yaratırsınız.
Diğer Prompt Özellikleri
Modele göre
Yapay Zeka Araçları
Yaratıcılar için geliştirildi. Sonsuza kadar ücretsiz.
YouMind, dünya çapında yaratıcıların güvendiği AI yaratıcı yardımcıdır. Buradaki her prompt daha hızlı ve daha iyi üretmen için özenle seçildi.