# 考察模型逻辑
虽然模型的思考过程是个黑盒，但可以通过反问模型答案生成的逻辑或提问模型是否理解任务要求，考察模型生成的逻辑，提升模型思维过程的可解释性。
- **对于模型答案的反问**
  如果模型给出了错误的答案，可以反问模型回答的逻辑，有时可以发现错误回答的根因，并基于此修正提示词。
  ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-pangulm/zh-cn_image_0000002542765665.png)
  在反问时需要指明"上面的xxx"。例如："为什么你认为上面的xxx是xxx类别？为什么上面的xxx不是xxx类别？"，否则模型会认为用户反问是个新问题，而非多轮并回复"您并没有给我xxx问题，请给我具体的xxx问题，以便我更好地解答。"
  
- **复述任务要求**
  可以让模型复述prompt中的要求，考察模型是否理解。
  比如"现在有一个xxx任务，我会给你xxx，你需要xxxx。\\n\\n现在你充分理解这个任务了吗？详细解释一遍，不用举例子/请举例说明。"