为什么向大语言模型提问，它不会详细的确认自己是否理解了，是不是它根本就不理解我们的问题?
比如，大模型为什么不能像一个咨询专家一样，Ta会在我们每次提问时，主动和我们多轮交谈，以确认我们的问题和理解是否一致？
在本文中，以下的大模型和大语言模型指代的是同一个意思。
为什么大模型不会主动提问
我们说大模型不会提问，是指无论怎么样的问题，它都会直接回答，总能回答的出来。如果有可能的话，它偶尔还会附上一个追问的问题。但是这不是主动提问的样子。
大模型默认不会主动、智能地提问以澄清模糊之处，这背后有多层次的原因，从技术本质到产品设计都有考量。
从技术本质来讲，它是一个"条件文本生成器"，大模型的训练目标是：根据给定的上文，生成最合理、最可能的下文。大模型的被动性是内置的，它的整个架构就是为了"响应"输入，而不是"主动"发起。在训练时，它看到的都是"问答对"或"文章接龙"，它学会的是如何完美地完成这些模式。主动提问是一个全新的、不同的行为模式，它不在其核心训练目标之内。
从产品角度看，设计者有意让模型表现得"果决"而非"犹豫"。
它遵循效率优先，如果每个模糊的问题（例如"苹果怎么样？"）都触发一个反问（"您是指水果还是公司？"），对于大多数用户来说，体验会变得非常繁琐、低效。用户期望的是快速得到答案，哪怕这个答案有时需要自己再细化问题。
直接给出答案也符合用户使用习惯。用户习惯于搜索引擎的模式------输入关键词，得到结果。如果结果不对，再修改关键词。大语言的交互在很多方面延续了这种"一问一答"的范式。
还有就是出于安全与可控性考量。主动提问可能会将对话引向不可预测或危险的方向。如果一个模型对用户说"你能详细说说你为什么这么伤心吗？"，而用户本身并没有提及伤心，这可能会显得冒昧甚至有害。此外，如果模型习惯于追问，提出的有的问题可能会很糟糕，比如"你的具体出生日期和地点是什么？"，可能会被恶意利用来套取用户隐私。保持"你问什么，我答什么"的模式，在安全上更可控。
大语言模型的理解方式
大语言模型的机制特性
大语言模型不会像人类一样主动、详细地确认，但这并不意味着它"完全不理解"。 更准确的描述是：它的"理解"方式和人类完全不同。
这主要是由它的设计目标和运作机制决定的：
效率优先。大模型被设计和训练的首要目标是高效地生成流畅、相关的文本，而不是进行哲学思辨或确认自己的认知状态。如果每个问题它都回复"您是想问A还是问B？"，这可能听起来很好，但是关键是，提出一个好问题本身是一个很难的事情。目前的大模型是主打生成式的，而非提问式的模型。但是未来不排除有人训练提问式和生成式混合的模型。
没有"自我怀疑"的机制。 人类会提问，是因为我们能意识到"我不知道"或"我不确定"。这种对自我认知状态的认知，叫做"元认知"。人类确认是因为我们有元认知能力，即"对自己思考过程的认知和监控"。我们知道自己的知识有边界，会不确定。而大模型是一个概率模型，它没有"自我意识"，也没有"不确定"这种感觉。它只是在计算下一个最可能的词。
被动性。大模型是一个"应答机"。它的角色是回应你的指令，而不是引导一场对话。它默认的设定是"用户给我的输入是完整的，我需要直接给出答案"。
机器的理解不等于人类的理解
那它到底"理解"了吗？------重新定义"理解"
这里的关键在于，我们不能用人类的标准来衡量AI的"理解"。它的理解是统计学和数学上的，而不是意识层面的。
人类的"理解"：涉及到内化概念、建立心理模型、联系自身经验、产生情感共鸣等。
大模型的"理解"：可以看作是 "在庞大的数据中，成功找到了与你的问题最相关的模式和信息关联"。
它具体做了什么来"理解"： （1）模式识别： 当你提问时，模型将你的问题分解成一系列的"标记"，然后在其数千亿参数构成的复杂网络中，激活与之相关的特定路径。它识别出你问题中的关键词、句法结构和常见的提问模式。 （2）上下文关联： 它会看你问题中的每一个词，并计算它们之间的关联，以及它们与训练数据中海量文本的关联。 例如，你问"苹果的CEO是谁？"，模型会识别出"苹果"在这个上下文中与"公司"、"科技"的关联度远高于与"水果"、"红"的关联。 （3）概率预测： 基于以上关联，它生成一个回答，这个回答是它在统计上认为最可能、最合理、最符合你期望的文本序列。
从这个角度看，它能给出基本正确的答案，就说明它在功能上完成了一次"理解"。它成功地将你的输入映射到了一个正确的输出上。
它不会说，"我不理解"或"我不确定"。它只是根据它在训练数据中观察到的模式和关联，生成一个回答。
假如苹果的CEO昨天刚更换，它大概不会做详细的确认，它只会推测最近的相关新闻，或者根据已有的数据，给出一个可能的答案。没有办法鉴真。
所以，越是需要精确的问题，大模型越可能难以让人满意，对于医疗和法律上的问题，对于一个具体的例子，它可能会明显的胡说八道。现在的问题是，很多人不了解其原理的情况下却很信任大模型，而不愿意相信专业人士。
为什么它有时会"误解"或胡言乱语？
针对一个问题，大模型往往只可能给出最有可能的回答，然而"最可能"不等于"最正确"。当面对一个模糊的问题时，模型更倾向于根据概率，从最常见的解释中选一个来生成答案，而不是生成一个提问。因为在实际的互联网数据中，直接给出一个（可能猜错的）答案的文本，远比先谨慎提问再回答的文本要多得多。
正因为它的理解是基于统计和模式，而非真正的认知，所以会出现以下问题：
对歧义不敏感
如果一个问题有歧义，它通常会选择训练数据中最常见的那种解释，而不会主动意识到歧义的存在。
你的提问： "介绍一下乔丹。"
模型的困惑（内部计算，不会说出来）： "是篮球明星迈克尔·乔丹（概率70%）？还是品牌乔丹（概率20%）？还是科学家迈克尔·乔丹（概率10%）？根据概率，我选择篮球明星。"
它为什么不问我们，你是想问篮球明星还是品牌还是科学家呢？其实我们可能期望它这么做。
让大模型推理的时候，尽量做确定的事情，主动消除关键的歧义，这有可能是成为未来大模型优化的一个方向。
缺乏常识和现实锚点
它的知识全部来自文本，没有在现实世界中的亲身经历。所以它可能会组合出语法正确但事实荒谬的句子。
过度依赖上下文： 如果问题表述不清、有错别字或逻辑混乱，模型基于混乱的模式生成的答案也很可能是不准确的。
大语言模型想象成一个 "世界上阅读量最大、最博学，但完全没有个人经历和自我意识的超级实习生"。
你给他一个任务，他不会反过来问你一堆问题来确认（除非你明确要求他这样做）。
他会立刻埋头工作，基于他读过的所有书和资料，给你拼凑出一份看起来非常专业的报告。这份报告大部分时候质量很高，因为他见过的模式太多了。
但有时，如果他理解错了你的意图，或者他参考的资料本身有矛盾，他就会生产出一本正经的废话。
我们做的知识图谱和世界模型，正是为了解决这个问题的。
提示词工程
通过用户的提问，去主动引导和约束它的"理解"过程。 这就是现在常说的"提示工程"。
糟糕的提问： "苹果公司怎么样？" （太模糊） 稍微好的提问1： "请从市场地位、产品生态和财务状况三个方面，分析一下苹果公司目前的处境。" 限定更多的提问2，需求更明确的提问： "如果我是一个对科技行业不了解的投资者，请用通俗易懂的语言，解释一下为什么苹果公司是一个好的投资选择。"
所以，大语言模型只是人工智能的一个方向，自从OpenAI把ChatGPT做出来，它成为了一个显学，但是从科学发展的历史来看，各种技术门派和路线轮番登台，互相学习，解决各自的缺陷和不足，最终才能真正的解决实际问题。
健忘的大语言模型
在标准的多轮对话中，大模型像一个"健忘的对话者"，很容易忘记你之前给的指令。
核心原因：大模型是"金鱼"，没有真正的记忆
与人类不同，大模型没有一个可以长期存储信息的"记忆硬盘"。它的工作方式可以这样理解：
无状态性： 大模型本质上是"无状态"的。这意味着，每一次你发送消息，对它来说都是一次全新的计算。 它不会像程序一样，在后台有一个变量持续记录着"用户说过什么"。
依赖"上下文窗口"： 模型能"记住"的东西，仅限于你当前发送的整个对话历史。这个对话历史（包括你的问题和它的回答）会作为背景信息，和你的新问题一起，被模型阅读和处理，然后生成下一个回答。这个背景信息的长度是有限的，被称为 "上下文窗口" 。比如，一个模型的上下文窗口是8000个词（token），那么它就只能"看到"最近8000个词以内的对话内容。现在，似乎已经增大了很多。
"工作记忆"而非"长期记忆"： 你可以把上下文窗口想象成模型的 "工作记忆"或"短期记忆" 。就像你正在做一道复杂的数学题，你的大脑只能同时处理有限的几步，如果需要回忆很久之前的步骤，你就得往回看。模型也是如此，它只能"看到"你提供给它的文本。当你们的对话轮数越来越多，内容越来越长，总有一天会超过这个上下文窗口的限制。最早的那些对话（比如你在开头设定的规则）就会被"挤出去"，模型就再也"看"不到它们了，自然也就"忘记"了。
想要像人一样，记住一些长期固定记忆和技能，比如用户要求的指令，这个未来拭目以待吧。
即使在窗口之内，如果中间插入了大量其他内容，模型也可能会在生成新回答时，对早期信息的"注意力"下降，导致它没有有效地利用那些指令。这就像一篇文章太长，你可能就忘了开头讲了什么。所以，能否手动"设置"注意力权重，让它"注意"到那些重要的信息，这大概也是一个未来的方向。
我们现在能做的
最重要的方法：在关键问题时，重复或重申指令，阶段性手动保存优质输出。
这是最有效、最可靠的方法。当你需要进行一个依赖于早期指令的回复时，最好在问题中再次提醒它。最好可以把提示词放到一个文件里，每次需要提醒大模型的时候，都可以从文件里读取。即，钉住这个提示词。
传闻可以利用某些系统的"核心指令"功能（如果可用）。据说，一些高级的AI应用或API允许开发者设置一个 "系统提示" 或 "核心指令" 。这个指令会在整个对话的开始就被注入，并且通常拥有最高的优先级，不会被后续对话轻易覆盖。这就像给了秘书一张永远贴在桌子上的"便利贴"。这个作者我目前还没有见过，这个的真伪还有待考察。
在像DeepSeek网页版这样的对话界面中，你有时可以通过在对话最开始非常郑重地提出要求（例如："在整个对话中，你都将扮演一位严厉的历史老师"），来在一定程度上模拟这个效果，本质上它属于提示词，但这并不如真正的系统提示稳定。
阶段性的要求大模型总结和提炼，等同于记忆压缩的效果。在长对话中，你可以主动说："让我们来总结一下目前达成的共识：1... 2... 3..."。这个总结文本会留在上下文窗口里，成为模型后续回答的重要依据，或者说，"请你总结一下我们目前聊的内容"之类的，如果可以的话，把这些有价值的总结拷贝到一个文本里。
最后，最简单的就是选择上下文窗口更大的模型。技术在发展，现在一些先进的模型（如GPT-4 Turbo, Claude 4，千问，Kimi等）拥有长达10万甚至20万个token的上下文窗口，这极大地缓解了这个问题，可以进行非常长的书籍分析、代码编写等而不会遗忘开头。
更加高效的使用大模型的方法
反向提问
如果我要它提问我？即能主动提问我，反向提问，应该怎么做呢？我们目前最现实的依然是要求大模型反向提问，一开始就做好这种预设，比如要求大模型使用苏格拉底式的提问方法，帮我们一步一步的理清问题。
多轮对话
来看我们常规的沟通和解决问题的办法，假如你式一个领导，你要求你的下属完成一个任务，你会怎么做？以下是我们可以要求大模型做的：
- 理解确认 ：首先，尝试理解用户指令，把自己的理解跟用户对一下，防止南辕北辙。
- 规划与分析：明确理解用户指令后，并内部生成一个初步的、分步的执行计划。
- 提问与确认：主动向用户提出最关键、最能降低风险的问题，以补全上下文，确保计划与用户意图对齐。
- 执行与报告：在获得用户确认后，开始分步执行，并清晰地报告每一步的操作和结果。
可以针对这几个步骤，针对性先声明需要这些步骤，可以这么写：
我需要XXXX，你需要按照以下几个步骤来完成：先说说你对这个问题的理解，解决方案是什么？不要开始操作相关的内容。
等大模型回答了，当你确认它真正的理解了你的需求，如果没有理解你的需求，你需要跟它多几轮对话，直到它理解了你的需求。
接下来，你再跟它第二轮对话，要求它根据你之前的理解，继续规划和分析，与此同时，还要邀请它对的提问进行反问。
最关键的技巧是，（1）多轮对话，可以开展短而快的沟通 （2）邀请它对你的提问和输入进行反问，以确认它是否理解了你的需求。