FDE培养 / FDE培训|01|FDE职业认知与需求理解
FDE COURSE
01.2 大模型基础:理解生成、能力边界与常见错误
理解大模型生成机制、能力边界与常见错误
课程介绍
课程围绕大模型的输入输出、上下文窗口和逐步生成机制展开,结合制度材料说明如何核验回答、识别无依据结论、资料过期、生成错误与权限问题。练习包括有依据与无依据输入对比、JSON字段验证及同条件复测,要求记录预期、实际输出、依据和时间,形成可复核的实验记录。
你将学会
- 了解模型、知识库与工具的基本分工
- 阅读并核验模型输出及来源依据
- 设计对比样例并记录可复核实验结果
课程内容
- 01.2.1 认识模型的输入与输出
- 01.2.2 理解上下文与输出变化
- 01.2.3 识别常见错误并给出依据
- 01.2.4 动手对比与学习回顾
适合谁学
- 希望了解大模型使用边界的学习者
- 需要核验模型输出的人员
- 参与大模型应用测试与评估的人员
开始前需要什么
- 具备基本的信息检索与文档阅读能力
- 能够理解JSON等结构化数据的基本概念
核心技能
- 识别输入、输出与token概念
- 分析上下文及输出波动因素
- 核验事实、来源与用户影响
- 检查JSON格式与事实正确性
- 设计相同样本复测方案
- 记录可复核的测试证据