المطالبة هي إدخال يقدمه المستخدم للتواصل مع نماذج الذكاء الاصطناعي مثل mnml.ai، مصممة لوصف المخرجات المرغوبة.
فكر فيها كتعليمات إرشادية تساعد النموذج على فهم المهمة أو المفهوم الذي تريده أن يركز عليه.
دعونا نلقي نظرة على مثال للمطالبة لتوضيح هيكلها ومكوناتها.
“villa, modern architecture, golden hour, stone facade, glazing”
“Please design the villa for me”
“I want a beautiful design”
“As a designer, i need the villa design to follow the concept that emphasizes a minimal and cozy aesthetic, encompassing passive voice to present a clear and concise architectural vision.”
عند صياغة المطالبات لنماذج الذكاء الاصطناعي، اتبع هذه الإرشادات لتعظيم الفعالية:
استخدم لغة دقيقة، تحدد نوع المبنى، النمط المعماري، سياق المشهد والمزاج.
مثال: مبنى إداري، تصميم بارامتري، منطقة وسط المدينة، ضوء النهار.
وصِّل المخرجات أو المهمة المطلوبة إلى النموذج بوضوح. لا تكن مطنباً، أحياناً المطالبات الطويلة ترجع نتائج سيئة.
أحياناً تكون المطالبات السلبية ضرورية مدمجة مع وصفك من أجل إزالة عناصر من الصورة.
المطالبة: واجهة فيلا، تصميم بارامتري، منحنيات.
المطالبة السلبية: خطوط مستقيمة، شكل صلب.
لا تتردد في تحسين وتجربة مطالباتك. كرّر بناءً على النتائج الأولية، عدّلها للحصول على نتائج أفضل. التعلم المستمر وتكييف مطالباتك يمكن أن يحسّن نتائج النموذج.
تعرّف على إمكانيات وقيود نموذج الذكاء الاصطناعي المحدد الذي تعمل معه. ستساعدك هذه المعرفة على تكييف مطالباتك بفعالية وتحقيق نتائج أفضل.
تذكر، كتابة المطالبات الجيدة عملية تكرارية. التجربة ستساعدك على توليد مخرجات مثيرة للإعجاب وذات معنى.
