1.3 如何用大模型獲取有效信息

1.3.1 運用喬哈里視窗提問

小紅：吳老師，我發(fā)現(xiàn)用GPT的過程中，它總是輸出一些“沒營養(yǎng)的套話”，好像沒有您之前講的那么智能，這是為什么呢？

吳老師：大模型有個特點叫作“垃圾輸入，垃圾輸出”（Garbage In, Garbage Out）。

小紅：這是什么意思呢？

吳老師：意思是說，如果你給它的輸入信息不夠清晰或者目標不明確，那么它給你的輸出結(jié)果也不會是你想要的。要讓大模型給出更有用的答案，我們要理解這個對話的場景。對話就是兩個人在交流，對吧？那兩個人肯定會有一些認知上的差異，是不是？

小紅：我非常認同。比如同樣是吃年夜飯，我是北方人，過年一般吃餃子，您是南方人，過年習(xí)慣吃湯圓。

吳老師點頭：這種認知差異，可以用一個很經(jīng)典的模型來解釋，那就是“喬哈里（Johari）視窗”，這個模型非常適合用來分析我們和GPT聊天時的情況（見圖1-12）。

圖1-12

小紅好奇地看著吳老師，顯得非常感興趣。

吳老師：這個模型分為4個象限。第一個象限，是你和GPT都知道的，這部分就是公開區(qū)。比如常見的科學(xué)知識或者公開的數(shù)據(jù)信息，這部分信息不會給對話帶來阻礙。第二個象限，是你可能不了解，但GPT知道的，這部分就是我們說的“盲區(qū)”。大模型通過學(xué)習(xí)海量的數(shù)據(jù)，會掌握一些你還未接觸到的知識或信息。

小紅：感覺對GPT來說，我的盲區(qū)無限大。

吳老師笑著點頭：第三個象限，是你知道的，但GPT不一定知道的，這相當(dāng)于你的私人領(lǐng)域。比如你的個人經(jīng)歷或者最近發(fā)生的事情，GPT是不可能知道的，因為它的知識只更新到它最后一次被訓(xùn)練的時間點，如GPT-4的數(shù)據(jù)只更新到2023年3月之前。

小紅似乎有些驚訝：這樣啊，那確實有很多GPT不知道的東西。

吳老師：最后一個象限，就是我們和GPT都不知道的，那就是“未知區(qū)”，可能包括一些未來的發(fā)展趨勢，或者一些現(xiàn)在還沒被人類發(fā)現(xiàn)的知識。

小紅：這4個象限我聽懂了。原來我們和GPT之間的溝通可以通過這種方法來區(qū)分。

吳老師：那我們先重點說說盲區(qū)，對GPT來說你的盲區(qū)非常大，你可能想了解一些東西，但又不知道該怎么問，只有一個大概的模糊概念。這時候你應(yīng)該怎么辦呢？

小紅：可以先問一些有關(guān)基本概念的問題，然后再慢慢深入。

吳老師：很好，除了概念性的問題，也可以讓GPT告訴你要問什么問題。

● 請列舉并解釋×××領(lǐng)域/行業(yè)中最常用的×××個術(shù)語。如果存在英文縮寫，請?zhí)峁┩暾挠⑽拿Q。

● 詳細介紹×××的重要生平事件/公司發(fā)展歷程。

小紅：這兩個問題太好了，一下子就打開局面了，我就可以繼續(xù)往下細化提問了。

以下是電動汽車行業(yè)中最常用的10個術(shù)語及其解釋。

（1）EV（Electric Vehicle，電動汽車）：指使用電力驅(qū)動的汽車，包括純電動汽車和插電式混合動力汽車。

（2）BEV（Battery Electric Vehicle，純電動汽車）：指完全依靠電池儲存的電能驅(qū)動的汽車。

（3）PHEV（Plug-in Hybrid Electric Vehicle，插電式混合動力汽車）：指既可以使用內(nèi)燃機也可以使用電動機驅(qū)動的汽車，電動機可通過插入外部電源充電。

（4）HEV（Hybrid Electric Vehicle，混合動力汽車）：指同時使用內(nèi)燃機和電動機驅(qū)動的汽車，但電動機的電能主要通過內(nèi)燃機或剎車回收系統(tǒng)產(chǎn)生。

（5）Li-ion Battery（Lithium-ion Battery，鋰離子電池）：是目前電動汽車中最常用的電池類型，具有高能量密度和長壽命的特點。

（6）Fast Charging（快速充電）：指使用高功率的充電設(shè)備在短時間內(nèi)為電動汽車電池充電的過程。

（7）Regenerative Braking（再生制動）：是一種能量回收技術(shù)，將車輛在制動過程中產(chǎn)生的動能轉(zhuǎn)換為電能，儲存到電池中。

（8）Range Anxiety（續(xù)航焦慮）：指電動汽車用戶對車輛電池續(xù)航里程不足的擔(dān)憂。

（9）DC Fast Charging（Direct Current Fast Charging，直流快速充電）：指使用直流電為電動汽車快速充電的一種方式，比交流充電更快。

（10）ICE（Internal Combustion Engine，內(nèi)燃機）：指傳統(tǒng)汽車使用的以汽油或柴油等化石燃料為動力的發(fā)動機。

了解這些術(shù)語有助于更好地理解電動汽車行業(yè)的技術(shù)和發(fā)展趨勢。

小紅：哇，這樣我可以快速了解一個領(lǐng)域或者一個人，而且還是零成本，太棒了！

吳老師：我們接著聊聊公開區(qū)的問題，你覺得這類問題要不要問呢？

小紅想了想：我覺得可以問。就算是大家都知道的東西，我們也可以互相交流一下，分享不同的看法。

吳老師：沒錯，這正是聊天的樂趣所在。你可以利用大模型來驗證自己的想法，或者擴展自己的知識面。就像是和一個博學(xué)的朋友聊天一樣。

小紅：那有什么好句式嗎？

吳老師：如果你要檢驗自己的認知，你可以問下面這樣的問題。

● 在×××主題/技能方面，你認為哪些核心要點是我必須理解和掌握的？

● 我對×××的理解是這樣的，你認為這是否準確？如果有誤，請指出并更正。

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，以下是一些必須理解和掌握的核心要點。

（1）數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：理解如何處理缺失值、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)，以及如何進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和標準化。

（2）探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，EDA）：熟練掌握數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，如散點圖、直方圖、箱線圖等，以及統(tǒng)計概念，如均值、中位數(shù)、標準差等，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和異常。

（3）統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)：掌握概率論、假設(shè)檢驗、置信區(qū)間、回歸分析等統(tǒng)計學(xué)原理，以支持數(shù)據(jù)分析的推斷和預(yù)測。

（4）數(shù)據(jù)建模：理解不同類型的數(shù)據(jù)模型，包括線性模型、分類模型、聚類模型等，以及模型評估方法，如交叉驗證、AUC、混淆矩陣等。

（5）機器學(xué)習(xí)：熟悉基本的機器學(xué)習(xí)算法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)（如線性回歸、邏輯回歸、決策樹等）和無監(jiān)督學(xué)習(xí)（如k均值聚類、主成分分析等）。

（6）數(shù)據(jù)可視化：掌握使用數(shù)據(jù)可視化工具（如Power BI、Matplotlib等）來呈現(xiàn)和解釋數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

（7）SQL和數(shù)據(jù)庫知識：理解如何使用SQL進行數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)管理，以及如何與數(shù)據(jù)庫進行交互。

（8）編程技能：熟練使用至少一種數(shù)據(jù)分析相關(guān)的編程語言，如Python或R，包括其數(shù)據(jù)處理和分析庫（如pandas、NumPy等）。

（9）業(yè)務(wù)理解：能夠?qū)?shù)據(jù)分析結(jié)果與業(yè)務(wù)問題聯(lián)系起來，為業(yè)務(wù)決策提供洞察。

（10）溝通與報告：掌握將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果以易于理解的方式呈現(xiàn)給非技術(shù)人員的技能。

這些要點構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，掌握它們將有助于你在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展。

小紅：比之前給的回答詳細多了呢！

吳老師：如果你對某個領(lǐng)域有一定的了解，現(xiàn)在要擴充自己的知識，這種信息也屬于公開區(qū)，可以提一些發(fā)散性問題，如下。

● 我想深入學(xué)習(xí)×××，你能根據(jù)最新研究和趨勢給我一些方案或建議嗎？

● 我對×××很感興趣，但不太清楚該問些什么問題。你能給我一些建議嗎？

當(dāng)然可以！如果你對AI的安全性感興趣，但不確定該問哪些問題，你可以從以下幾個方面入手。

（1）基本概念。你可以問：“什么是AI安全性？”這個問題可以幫助你了解AI安全性的基本概念和定義。

（2）主要挑戰(zhàn)。接著，你可以問：“AI安全性面臨哪些主要挑戰(zhàn)？”這個問題可以幫助你了解當(dāng)前AI安全領(lǐng)域的主要問題和難點。

（3）解決方案。然后，你可以問：“目前有哪些方法可以提高AI的安全性？”這個問題可以幫助你了解業(yè)界是如何應(yīng)對AI安全挑戰(zhàn)的。

（4）未來趨勢。最后，你可以問：“未來AI安全性的發(fā)展趨勢是什么？”這個問題可以幫助你了解未來可能出現(xiàn)的新挑戰(zhàn)和解決方案。

通過這些問題，你可以逐步深入了解AI安全性的各個方面。當(dāng)然，這只是一個起點，你可以根據(jù)自己的興趣和需要繼續(xù)探索更多相關(guān)問題。

小紅：這可以讓我找到一個更清晰的方向，根據(jù)這些建議來進一步探索和提問，不斷擴充自己的知識，真是讓人興奮。

吳老師：最后，是未知區(qū)和隱私區(qū)，在這種情況下，你覺得還應(yīng)該提問嗎？

小紅：我覺得還是要問的，可以看看GPT是怎么推理的。

吳老師：很好。你可以向GPT提出問題，讓它幫你分析一下，或者提供一些不同的觀點。你可以先給GPT一些背景信息，然后再提問。

● ×××（介紹背景），你怎么看待這種現(xiàn)象？

● ×××（介紹背景），你覺得會產(chǎn)生什么樣的影響？

人類移民火星是一個復(fù)雜且多維度的話題，涉及技術(shù)、社會、倫理和未來發(fā)展等多個方面。以下是對這種現(xiàn)象的深度思考。

（1）技術(shù)挑戰(zhàn)與進步：人類移民火星代表了空間探索和技術(shù)創(chuàng)新的巨大進步。這需要解決許多復(fù)雜的技術(shù)問題，包括長期太空旅行的生命支持系統(tǒng)、火星表面的居住條件、資源的開發(fā)利用等。這些問題的解決將推動科技的發(fā)展，可能帶來地球上許多其他領(lǐng)域的技術(shù)突破。

（2）人類生存與擴展：從更廣闊的視角來看，移民火星是人類文明擴展和生存保障的一種嘗試。隨著地球資源的逐漸枯竭和環(huán)境問題的加劇，探索其他星球的居住可能性成了一種必要的前瞻性思考。這不僅是為了應(yīng)對潛在的地球災(zāi)難，也是人類探索宇宙、追求更廣闊生存空間的體現(xiàn)。

（3）社會與文化影響：移民火星將對人類社會和文化產(chǎn)生深遠影響。這涉及社會結(jié)構(gòu)的重組、文化價值觀的變革以及人類身份和目標的重新定義。在一個全新的星球上建立社會秩序和文化體系，將是一個前所未有的挑戰(zhàn)，也是對人類智慧和創(chuàng)造力的考驗。

（4）倫理與道德考量：人類移民火星還引發(fā)了倫理和道德方面的討論。例如，我們應(yīng)該如何平衡對火星環(huán)境的保護與開發(fā)？移民火星的人類是否享有與地球上相同的權(quán)利和義務(wù)？在一個全新的環(huán)境中，人類應(yīng)該遵循怎樣的倫理準則？這些問題需要在未來的探索中不斷思考和解答。

（5）未來展望：雖然目前人類移民火星還處于探索階段，但這一愿景已經(jīng)激發(fā)了全球的想象力和研究熱情。隨著技術(shù)的進步和國際合作的加強，這一目標可能在未來幾十年內(nèi)逐步成為現(xiàn)實。這將是人類歷史上的一次重大飛躍，開啟人類在宇宙中的新篇章。

小紅：GPT從好幾個方面來進行推理，涉及的領(lǐng)域很廣泛呢。感覺GPT從底層認知開始，在不斷擴大我的思考邊界。