密集型神經網路與多參數神經網路資訊圖
技術資訊圖，透過網路圖和要點比較密集和混合專家（MoE）人工智慧模型。
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提示詞
可直接複製的提示
{
"type": "資訊圖表比較圖",
"header": {
"title": "{argument name=\"main title\" default=\"Dense 與 MoE 的差異\"}"
},
"layout": {
"structure": "由中央 VS 徽章分隔的兩個主欄，底部有分割的頁尾",
"sections": [
{
"position": "左欄",
"theme_color": "藍色",
"header": "{argument name=\"left model name\" default=\"Dense 模型\"}",
"subtitle": "所有神經元都處於啟用狀態",
"diagram": {
"type": "全連接神經網路",
"elements": [
"1 個橘色輸入節點，標示為 \"輸入\"",
"4 個隱藏層，分別有 4、5、4 和 2 個節點",
"節點顏色為白色、藍色和黃色",
"所有相鄰節點之間都有密集的相交連接線"
]
},
"bullet_points": {
"count": 2,
"items": [
"{argument name=\"left bullet point\" default=\"使用所有參數\"}",
"計算成本高"
]
}
},
{
"position": "右欄",
"theme_color": "橘色",
"header": "{argument name=\"right model name\" default=\"MoE 模型\"}",
"subtitle": "部分專家有選擇性地啟用",
"diagram": {
"type": "專家混合網路",
"elements": [
"1 個橘色輸入節點，標示為 \"輸入\"",
"3 個矩形方塊，標示為專家 1、專家 2、專家 3",
"1 個黃色輸出節點，標示為 \"輸出\"",
"分支箭頭將輸入連接到專家，專家連接到輸出"
]
},
"bullet_points": {
"count": 2,
"items": [
"{argument name=\"right bullet point\" default=\"僅使用部分專家\"}",
"高效且可擴展"
]
}
},
{
"position": "中央",
"element": "帶有文字 VS 的紅色圓形徽章",
"connections": "指向左的藍色箭頭，指向右的橘色箭頭"
},
{
"position": "頁尾左側",
"background": "淺藍色",
"text": "Dense：所有層都持續運行並使用所有參數",
"icon": "1 個 CPU 晶片圖形",
"label": "高功耗"
},
{
"position": "頁尾右側",
"background": "淺橘色",
"text": "MoE：僅調動必要的專家",
"icons": "2 個圓形圖形（橘色箭頭、藍色閃電）",
"label": "低成本、高效率"
}
]
}
}提示變數
提示符號中可編輯的參數佔位符及其預設值。
多變的
main title
預設
Dense と MoE の違い
多變的
left model name
預設
Dense モデル
多變的
left bullet point
預設
全てのパラメータが使用
多變的
right model name
預設
MoE モデル
多變的
right bullet point
預設
一部のエキスパートのみ使用
Best for
- - 平面設計和海報設計 visual exploration
- - Image generation and reference-image edits
- - Reusable briefs that keep source attribution visible
Change these parts
- - Subject, product, character, or scene
- - Aspect ratio, camera, lighting, and background
- - Brand, text, color, and output constraints
Recommended model and settings
- - Model: gpt-image-2
- - Input mode: 文生圖
- - Aspect ratio: source
- - Commercial status: review original source
How to use this prompt
- 1. Copy the prompt and preserve its structure for the first test.
- 2. Replace the subject, context, and publishing channel.
- 3. Change one camera, lighting, or style variable per iteration.
- 4. Inspect the output, source, text, and rights before reuse.
Limitations, source, and reuse cautions
- - Generated output is an editable draft, not factual, legal, or rights evidence.
- - Review the linked source, people, brands, logos, text, and third-party media before commercial use.
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