ಘಟಕಗಳು
1. UI/UX ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಪರಿಚಯ: ಪಾತ್ರಗಳು, ಗಡಿಗಳು, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಡೇಟಾ 2. ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸಂದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು 3. ವ್ಯಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಯಾಣ ನಕ್ಷೆ ಉತ್ಪಾದನೆ 4. ಮಾಹಿತಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಹರಿವಿನ ವಿನ್ಯಾಸ 5. ವೈರ್‌ಫ್ರೇಮ್ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಉತ್ಪಾದನೆ 6. ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು UX ಬರವಣಿಗೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಮೈಕ್ರೋ ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು 7. ಪ್ರೊಟೊಟೈಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹೈ ಡೆಫಿನಿಷನ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ 8. ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ 9. ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆ: ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್, ಟೋಕನ್ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ 10. ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಗತ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ 11. ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಗೌಪ್ಯತೆ, ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮತ್ತು AI ಪರಿಕರಗಳ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ
ಘಟಕ 7 / 11

ಪ್ರೊಟೊಟೈಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹೈ ಡೆಫಿನಿಷನ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ

ಲಾಭಗಳು:

  • ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಕ್ಷಿಪ್ರ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರಗಳು, ಮಾದರಿ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಹನ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
  • ಮೂಲಮಾದರಿಗಾಗಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ನೈಜ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
  • ವಿನ್ಯಾಸ ಸಾಧನಕ್ಕೆ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಚಲಿಸುವಾಗ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಘಟಕ ತರ್ಕವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ಫಿಗ್ಮಾ ಇತ್ಯಾದಿ)

ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ, ನ್ಯಾವಿಗೇಬಲ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ಅನುಕರಣೆಯಾಗಿದೆ; ಇದು ನೈಜ ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಅನುಭವಿಸಬಹುದಾದ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಆಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಹೈ-ಫಿಡೆಲಿಟಿ ವಿನ್ಯಾಸವು ಬಣ್ಣ, ಮುದ್ರಣಕಲೆ, ನೈಜ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಹನಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂತಿಮ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಾದ ವಿನ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಗುರಿಯು ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು "ನಿಜವಾದಂತೆ" ಪರೀಕ್ಷಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು. AI ಇಲ್ಲಿ ಮೂರು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ: ಅಸ್ಥಿಪಂಜರಗಳು ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು, ವಾಸ್ತವಿಕ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋ-ಇಂಟರಾಕ್ಷನ್ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು. ಆದರೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಚಲಿಸುವಾಗ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಘಟಕ ತರ್ಕವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು-ಅಂದರೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತಗೊಳಿಸದೆ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಅಳವಡಿಸುವುದು-ಮಾನವ ಕೆಲಸ.

ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಉದ್ದೇಶ: ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಅಗ್ಗವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು

ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಕೋಡ್ ಬರೆಯದೆಯೇ ಊಹೆಯನ್ನು ಅಗ್ಗವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು. "ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ಹರಿವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆಯೇ?", "ಈ ವಿನ್ಯಾಸವು ಅವರ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆಯೇ?" ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಮೂಲಮಾದರಿಯು ನಿಜವಾದ ಉತ್ಪನ್ನದಂತೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ; ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಮನವರಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಚಿತ್ರಿಸಲು ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ನೈಜವಾಗಿರಬೇಕು.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಈ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಅಪಾಯವಿದೆ: ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ "ಮುಗಿದಿದೆ" ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ. ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರು ಪಾಲಿಶ್ ಮಾಡಲಾದ ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ, ಅವರು ಅದನ್ನು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಇನ್ನೂ ಒಂದು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ. ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಏನನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ತೆರೆದಿರುವುದನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳಿ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ನಯಗೊಳಿಸಿದ ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಪ್ರಬುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ತೋರಿಸುವಾಗ "ಇದು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಅಂತಿಮ ವಿನ್ಯಾಸವಲ್ಲ; ನಾವು ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ" ಎಂದು ರೂಪಿಸದಿದ್ದರೆ, ತಪ್ಪು ನಿರೀಕ್ಷೆಯು ಸೃಷ್ಟಿಯಾಗುತ್ತದೆ.

ವಾಸ್ತವಿಕ ವಿಷಯ: ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಸುಳ್ಳಿನಿಂದ ಉಳಿಸುವುದು

"ಲೋರೆಮ್ ಇಪ್ಸಮ್" ಮತ್ತು "ಮೊದಲ ಹೆಸರು ಕೊನೆಯ ಹೆಸರು" ನಂತಹ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್‌ಗಳು ಮೂಲಮಾದರಿಯ ದೊಡ್ಡ ಸುಳ್ಳು. ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಹೆಸರುಗಳು ಉದ್ದವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಪಟ್ಟಿಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಖಾಲಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ದಿನಾಂಕಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹಳೆಯದಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಆದರ್ಶ ವಿಷಯದಿಂದ ತುಂಬಿದಾಗ, ಅದು ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಇಲ್ಲಿಯೇ AI ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ: ಇದು ವಾಸ್ತವಿಕ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದಗಳು, ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. "ನನಗೆ 20 ವಾಸ್ತವಿಕ ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ನೀಡಿ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಬಹಳ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ", "5 ವಿಭಿನ್ನ ಖಾಲಿ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ", "ಋಣಾತ್ಮಕ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಮಾದರಿ ಖಾತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿ" ಮುಂತಾದ ವಿನಂತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ನೈಜ ಬಳಕೆಗೆ ಹತ್ತಿರ ತರಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷೆಯು ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರ್ಶವಲ್ಲ.

ವಿಷಯ ಪ್ರಕಾರ

ನಕಲಿ (ತಪ್ಪಿಸುವ)

ವಾಸ್ತವಿಕ (ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ)

ಹೆಸರು

"ಹೆಸರು ಉಪನಾಮ"

ಚಿಕ್ಕ, ದೀರ್ಘ, ಏಕ ಹೆಸರುಗಳು, ವಿಶೇಷ ಅಕ್ಷರಗಳೊಂದಿಗೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಪಟ್ಟಿ

ಯಾವಾಗಲೂ ತುಂಬಿರುತ್ತದೆ

ಖಾಲಿ, 1-ಐಟಂ, 100-ಅಂಶ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು

ಸಂಖ್ಯೆ

ಯಾವಾಗಲೂ ಧನಾತ್ಮಕ

ಶೂನ್ಯ, ಋಣಾತ್ಮಕ, ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಮೌಲ್ಯಗಳು

ಪಠ್ಯ

ಆದರ್ಶ ಉದ್ದ

ತುಂಬಿ ತುಳುಕುತ್ತಿರುವ ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ಬಹಳ ಚಿಕ್ಕ ವಿವರಣೆ

ದಿನಾಂಕ

ಇಂದು

ಹಿಂದಿನ, ಭವಿಷ್ಯ, "ಇದೀಗ", "3 ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ"

ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಹನಗಳು: ಸಣ್ಣ ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ

ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಾದಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಚಿಕ್ಕ, ಏಕವಚನದ ಕ್ಷಣಗಳಾಗಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನೀವು ಗುಂಡಿಯನ್ನು ಒತ್ತಿದಾಗ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿದಾಗ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಹಸಿರು ಬಣ್ಣಕ್ಕೆ ತಿರುಗುವುದು, ಲೋಡಿಂಗ್ ಅನಿಮೇಷನ್ ಇತ್ಯಾದಿ. ಇವುಗಳು "ಸಿಸ್ಟಮ್ ನನ್ನನ್ನು ಕೇಳಿದೆ" ಎಂಬ ಬಳಕೆದಾರರ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಾದ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು (ಯಾವಾಗ, ಯಾವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ಯಾವ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬದಲಾವಣೆ) ಉತ್ಪಾದಿಸಲು AI ಉತ್ತಮ ಬುದ್ದಿಮತ್ತೆ ಪಾಲುದಾರ. ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಾದವನ್ನು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಕುಲತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ತೂಗಬೇಕು; ಅಲಂಕಾರಿಕ ಆದರೆ ಅನಗತ್ಯ ಅನಿಮೇಷನ್ ಅನುಭವವನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಆರ್ಡರ್ ಕುಸಿತ. ಒಂದು ತಂಡವು AI ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ 30 ನೈಜ (ಕೆಲವು ದೀರ್ಘ) ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರುಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ತುಂಬಿದೆ. ಎರಡು ಕಾರ್ಡ್ ಲೇಔಟ್‌ಗಳು ತುಂಬಿವೆ; ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಮುನ್ನವೇ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹಿಡಿಯಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: ವಾಸ್ತವಿಕ ವಿಷಯವು ಗುಪ್ತ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ನಯಗೊಳಿಸಿದ ಮೂಲಮಾದರಿಯು ತಪ್ಪು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿತು. ಡಿಸೈನರ್ "ಫ್ಲೋ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾತ್ರ" ಗಾಗಿ ಉನ್ನತ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದರು ಆದರೆ ಅದನ್ನು ರೂಪಿಸದೆ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ತೋರಿಸಿದರು. ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರ "ಅದ್ಭುತ, ಅದನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸೋಣ" ಎಂದು ಹೇಳಿದರು; ಆದರೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಇನ್ನೂ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ. ಪಾಠ: ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಏನನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತಿಳಿಸಿ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಘಟಕದ ಸ್ಥಿರತೆ ಮುರಿದುಹೋಗಿದೆ. AI ನಿಂದ ಸ್ಕ್ರೀನ್ ಸ್ಕೆಚ್ ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಬಟನ್‌ಗಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಬಟನ್ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದನ್ನು ಫಿಗ್ಮಾಗೆ ಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡುವಾಗ, ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರು ಅದನ್ನು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲು ಮರೆತಿದ್ದಾರೆ; ಉತ್ಪನ್ನದ ಮೇಲೆ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಗುಂಡಿಗಳಿವೆ. ಪಾಠ: ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಟೂಲ್‌ಗೆ ಚಲಿಸುವಾಗ, ಅದನ್ನು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು

ಈ ಪರದೆಗಾಗಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಿ:- 20 <<ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರ>> ಹೆಸರುಗಳು: ಕೆಲವು ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ, ಕೆಲವು ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ, ಒಂದು ವಿಶೇಷ ಅಕ್ಷರದೊಂದಿಗೆ.- 4 ಖಾಲಿ ಸಂದರ್ಭಗಳು.- 3 ವಿಪರೀತ ಡೇಟಾ ಉದಾಹರಣೆಗಳು (ಶೂನ್ಯ, ಋಣಾತ್ಮಕ, ಗಾತ್ರದ).ಉದ್ದೇಶ: ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ನೈಜ, ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ, ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು. ಸಂದರ್ಭ/ಉತ್ಪನ್ನ>>ಪರದೆ

ಈ ಹರಿವಿಗೆ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿ (ಪರದೆ ಪಟ್ಟಿ + ಪ್ರತಿ ಪರದೆಯಲ್ಲಿನ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳು):ಕಾರ್ಯ: "<<task>>". ನಾನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಯಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆ: "<<ಕಲ್ಪನೆ>>". ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಪರದೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ; ಹೆಚ್ಚು ಸೇರಿಸಬೇಡಿ.

ಈ ಸಂವಾದಕ್ಕಾಗಿ 4 ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಹನ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ (ಬಟನ್ ಪ್ರೆಸ್, ಕ್ಷೇತ್ರ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಲೋಡಿಂಗ್, ಯಶಸ್ಸು). ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ: ಪ್ರಚೋದಕ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ಅವಧಿ ಸಲಹೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ (ಚಲನೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ಸ್ಕ್ರೀನ್ ರೀಡರ್ ಪ್ರಕಟಣೆ). ಸಂದರ್ಭ: <<ಸಂಪರ್ಕ>>

ನನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ ಈ ಸ್ಕ್ರೀನ್ ಸ್ಕೆಚ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಬಟನ್, ಮುದ್ರಣಕಲೆ, ಅಂತರ ಮತ್ತು ಬಣ್ಣವನ್ನು ನನ್ನ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಘಟಕ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ("<< ಸಾರಾಂಶ>>") ಅನುಸರಿಸಿ. ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಐಟಂ ಅನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಯಾವ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು. ಡ್ರಾಫ್ಟ್: <<text>>

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "ಈ ಮೂಲಮಾದರಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ವಿಷಯವನ್ನು ನೀಡಿ."

ಫಲಿತಾಂಶ: ಆದರ್ಶ ಉದ್ದ, ಸಮವಸ್ತ್ರ, ನೈಜ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವ ನಕಲಿ ವಿಷಯ.

ಪ್ರಬಲ: "20 ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ; ಕೆಲವು ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ, ಒಂದು ವಿಶೇಷ ಅಕ್ಷರದೊಂದಿಗೆ; 4 ಖಾಲಿ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು 3 ಎಡ್ಜ್ ಡೇಟಾ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ; ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ನೈಜ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಿ."

ಫಲಿತಾಂಶ: ಲೇಔಟ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ತಳ್ಳುವ, ದೋಷಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ತೆರೆಯುವ ವಿಷಯ.

ವ್ಯತ್ಯಾಸ: ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗೆ ವೈವಿಧ್ಯ + ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ + ಉದ್ದೇಶದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

  • ಆದರ್ಶ ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆ. ಉತ್ತಮ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್‌ಗಳು ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತವೆ.
  • ಪಾಲಿಶ್ ಮಾಡಿದ ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವೆಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಚೌಕಟ್ಟು ಮಾಡದಿದ್ದರೆ, ಸುಳ್ಳು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ.
  • ಅನಗತ್ಯ ಪರದೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಊಹೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಇರಬೇಕು; ತುಂಬಾ ಸಮಯ ವ್ಯರ್ಥ.
  • ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಮುರಿಯುವುದು. ಸಿಸ್ಟಂ ಘಟಕಗಳನ್ನು ವಾಹನಕ್ಕೆ ಸಾಗಿಸುವಾಗ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಮರೆಯುವುದು ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
  • ಅಲಂಕಾರಿಕ ಆದರೆ ಅನಗತ್ಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಹನ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸದೆ ಅನಿಮೇಷನ್ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯದೆಯೇ ಊಹೆಯನ್ನು ಅಗ್ಗವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ; ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅದನ್ನು ನಂಬುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು "ಮುಗಿದಿದೆ" ಎಂಬ ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಸಹ ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. AI ತ್ವರಿತ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರ, ವಾಸ್ತವಿಕ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಸಂಪರ್ಕ ಕಲ್ಪನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಈ ಹಂತಕ್ಕೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದರ ಅತ್ಯಮೂಲ್ಯ ಕೊಡುಗೆಯು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮತ್ತು ವಿಪರೀತ ಡೇಟಾವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ನೈಜ, ಆದರ್ಶವಲ್ಲದ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ವಿನ್ಯಾಸ ಪರಿಕರಕ್ಕೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಚಲಿಸುವಾಗ ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಏನನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ರೂಪಿಸುವುದು, ಘಟಕ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮಾನವನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

  1. ನೀವು ಒಂದು ಹರಿವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಯಸುವ ಒಂದು ಊಹೆಯ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
  2. ಎರಡನೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಈ ಊಹೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಮೂಲಮಾದರಿ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರವನ್ನು ರಚಿಸಿ.
  3. ಮೊದಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ವಾಸ್ತವಿಕ, ಎಡ್ಜ್-ಕೇಸ್ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿ.
  4. ಮೂರನೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ, 2-3 ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಹನ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.
  5. ನಾಲ್ಕನೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ವಿನ್ಯಾಸ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ಥಿರತೆಗಾಗಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

  • [ ] ನಾನು ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಊಹೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ.
  • [ ] ನಾನು ವಾಸ್ತವಿಕ ಮತ್ತು ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದೆ.
  • [ ] ನಾನು ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ "ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಾಧನ" ಎಂದು ರೂಪಿಸಿದೆ.
  • [ ] ನಾನು ಊಹೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಪರದೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
  • [ ] ನಾನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಸಂವಾದಗಳನ್ನು ತೂಗಿದೆ.
  • [ ] ನಾನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಬಂಧಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.