引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（如GPT-4、ChatGPT等）已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。这些模型在处理复杂任务、提供丰富信息方面表现出色，但它们的智慧深度却受到提问者水平的影响。本文将深入探讨如何通过科学有效的提问，挖掘大模型的深度智慧。
一、大模型的输出深度取决于提问者的认知水平
大模型的智商是镜子，映射的是提问者的水平 大模型经过海量数据的训练，具备庞大的知识体系。然而，它们不会主动提供深奥的知识，只有当提问者具备足够的背景知识，提出有深度、有上下文逻辑的问题时，大模型才会给出同等深度的答案。
浅层提问与深层提问
- 浅层提问：只问“是什么”、“怎么做”，模型会给出基本概念或简单解决方案。
- 深层提问：结合背景、特定场景、目标，引导模型思考“为什么”、“是否有更优方案”，激发模型的更高级推理能力。
二、提示工程：使用者的第二大脑
提示工程（Prompt Engineering）是提升大模型输出深度的重要手段，其核心在于：
- 逻辑框架：构建明确的目标、背景、限制条件，帮助大模型理解场景。
- 提供信息：提供关键背景信息，让模型在已有知识基础上进行更高级推理。
- 引导思考：使用逐步思考、反向推理等技巧，引导模型展开逻辑链条。
三、提升提问技巧，挖掘深度智慧
逆向提问：从反面或对立面思考问题，引导模型突破常规思维，挖掘潜在的关键矛盾点和补充新视角。
设定边界：明确回答的范围或领域限制，避免模型过度发散，确保答案精准聚焦。
关键词锁定：指定必须包含的核心概念，确保内容紧扣主题。
分步提问：将复杂问题拆分成若干简单问题，逐步获取所需信息，引导模型提供更清晰、准确的答案。
限定回答范围：通过指定具体的主题、时间范围、地域等信息来限定答案范围，避免模型提供过于宽泛的答案。
指定回答格式：要求模型以特定格式回答问题，如列表、比较、对比、步骤说明、问答形式、案例分析、简要概括或给出论据等，获得更符合需求的答案。
四、总结
通过以上方法，我们可以有效地提升提问技巧，挖掘大模型的深度智慧。在人工智能时代，掌握科学的提问方式，将有助于我们更好地利用大模型，实现创新与突破。