Prompt-A-Thon 黑客马拉松仍然是激发 Prompt 工程技能的重要手段
快速阅读: 据《福布斯》最新报道，本文讨论了提示马拉松在提升提示工程技能方面的作用，并分享了作者组织此类活动的经验。提示马拉松不仅帮助用户掌握生成式AI和大型语言模型的使用，还能促进同行交流。文中特别介绍了一个医疗领域的提示马拉松示例，参与者将使用精心策划的虚假医疗数据集，设计简化医患沟通的提示。
今天在我的专栏中，我探讨了持续扩展的提示马拉松黑客松活动的使用，这些活动有助于增强提示工程的基础知识和高级技术，并帮助用户提升这些至关重要的技能。我还直接分享了一些我个人组织和主持提示马拉松的经验。简而言之，一个精心设计并成功实施的提示马拉松可以成为帮助用户掌握最佳提示实践并恰当地利用生成式AI和大型语言模型（LLM）的有效途径。让我们来谈谈它。这项对一项创新的人工智能突破的分析是我对最新人工智能进展的福布斯专栏报道的一部分，包括识别和解释各种有影响力的AI复杂性（请参阅链接）。提示工程作为一种可学习的技能 读者可能还记得，我之前发布了一篇关于五十多种提示工程技术的深入描述，详见链接。毫无疑问，熟练地进行提示工程是一项需要学习的技能。尽管如此，你当然也可以依靠直觉来进行许多提示操作。但顶级的提示工程师知道，认真地学习一系列经过研究和验证的提示技巧是充分利用生成式AI的最佳方式，也很可能会因为你的专业技能获得丰厚回报。
提示工程作为一种可学习的技能 有许多课程涵盖提示工程。提示工程作为一种可学习的技能 其中一些课程是在线的，涉及一个引导你通过各个步骤的自动化系统。有些课程由预先录制的视频和动手练习组成。由人类主导的课程仍在积极进行中，有时是远程进行，而在其他情况下则是在实体教室里进行。获取提示工程技能的一个特别方法是参加提示马拉松。当我告诉人们有关提示马拉松时，他们通常的第一反应是一种适度的惊讶。什么是提示马拉松，他们会好奇地问，为什么要参加？这很简单，你很快就会明白。提示马拉松本质上是同样的概念，只不过不是编写程序，而是使用生成式AI应用时使用提示。通常不需要编程。这完全关乎如何最好地编写提示。有好的提示也有糟糕的提示。有一些提示技巧已被研究表明可以帮助AI朝向能给你更好答案的方向发展。通常的提示马拉松会同时做几件事。它为人们提供了一个学习提示工程并实际动手操作的论坛。关键收获是你最终能够写出更有效和高效的提示。另一个或可能是同等重要的目标是你通常会专注于某些特定领域来提高你的熟练度，比如使用生成式AI进行医疗用途、金融用途、法律用途等。第三个目标是你遇到的那些人之间的友谊，以及可能建立的同事关系，这种关系将伴随你的整个职业生涯。
基于选定的领域 我估计我所了解或参与过的大多数提示马拉松通常是针对选定领域的。以下是其运作方式。假设有一个面向医疗领域的提示马拉松。该活动将持续一天或两天，并重点关注如何在医疗领域中最好地编写和使用提示。参与者将是医疗行业的专业人士。他们知道AI很快就要来到他们的办公桌前，希望走在时代的前沿。或者他们已经在工作中体验到了生成式AI，并希望更好地利用AI。有时一家公司会举办仅限内部员工参加的黑客松。不允许外部人员参加。在其他情况下，提示马拉松会被广泛举办并吸引来自各行各业对特定领域感兴趣的人。如果你参加一个公开提供的提示马拉松，请务必提前查看他们是如何安排活动的。它到底有多实际（有时只是空谈，几乎没有实际行动）？还有谁可能会参加？讲师是否灵活且易于合作，还是刻板且坚持严格遵守时间表？除了基本注册费外，是否有任何隐藏费用？等等。做好尽职调查。我的偏好是课程应明确规划，并至少包含以下五个要素：
1. 总体提示目标：列出提示马拉松旨在达成的具体目标——这样在整个过程中很容易看出会议的方向。
2. 使用迷你项目卡片：为参与者准备的各种迷你项目应该是可用的，但不一定是一成不变的。换句话说，迷你项目建议参与者应该关注哪些类型的焦点，但它们不限于所提供的那些。如果参与者没有其他想法，他们可以使用提供的描述。
3. 提供精心策划的数据集：组织者应提供可在提示马拉松期间使用的现成数据集。这样做会很明智，否则大部分时间可能会被寻找和整理数据所占用。除非课程是关于需要寻找和精炼数据的提示，在这种情况下精心策划的数据集可能不是那么重要。
4. 团队和个人努力：我更倾向于如果有条件的话，有团队练习。我发现当参与者相互互动时，体验会得到增强。我不是说不应该有单独的活动，也不是说我如果团队设置有限你就不要参加。我只是建议团队协作与提示具有协同效应。
5. 充足的材料和指导：应向参与者提供工作手册和指南。我参加过一个提示马拉松，讲师完全是口头和即兴的。我不推荐这种方法，强烈建议提供手头的材料。另外，一些课程有一个不是提示专家的辅导员，只是根据手册告诉参与者要做什么。真遗憾。我认为应该有一个担任导师角色的讲师。并非所有提示马拉松都会有这五个要素。不要假定它们都有。有临时的提示马拉松，如果你知道这就是你要参加的内容，那很好，但否则我的建议是确保活动是计划好的，并且希望按照计划进行。
这个prompt-a-thon是为在医疗实践中使用或即将使用生成式AI的医疗从业者准备的。你将学习如何设计合适的提示来生成医疗摘要和患者通知。我们将涵盖所有细节。在prompt-a-thon期间，你将进行提示操作以应用所描述的最佳实践。参与者将被分组进行一个医疗迷你项目。开放时间将供你追求与你所在医疗机构具体需求相关的特定兴趣。组织者还指出数据将会提供：“将在prompt-a-thon期间使用的精心策划的虚假医疗数据集将被提供。这些数据高度逼真，类似于你在实际工作中会遇到的数据性质。提示操作将涉及处理有时碎片化、包含错误和其他现实问题的数据。”
在此背景下，一个示例迷你项目可能是这样的：迷你项目卡片：‘医生和患者沟通’。你需要创建并测试提示，这些提示将使用精心策划的数据集生成医生和患者对话的摘要。目标是设计出能够减少医学术语并为患者提供清晰度的有效提示。另一个目标是为医疗医生提供包含必要医学术语的摘要，保留互动的本质，但提供简化的版本以尽量减少医生理解医疗会谈所需的时间。
(以上内容均由Ai生成)
