利用對比性提示（Counterfactual Prompting）等方法，可以更深入地理解大型語言模型的內部機制和推理過程。對比性提示通過將目標完成放入上下文中，並使用共享的“金絲雀”完成來評估模型的選擇，這樣可以消除不同答案選項之間的基準率差異。這種方法使得所有答案選項在相同的上下文中被評估，從而更準確地反映模型的推理過程和理解能力。此外，通過分析模型在對比性提示下的表現，可以揭示模型在面對不同上下文時的反應模式，進一步了解其推理邏輯和決策過程。這不僅有助於識別模型的優勢和劣勢，還能為未來的模型改進提供重要的見解。