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Lesson 2：LLM 原理与核心术语
拆解大模型怎么运作、能力边界在哪。
Lesson 2：LLM 原理与核心术语
阶段：一、认知与原理
一句话定位：拆解大模型怎么运作、能力边界在哪。
学习目标
- 理解 LLM 的基本工作方式和常见能力边界。
- 掌握上下文、Token、幻觉、推理、微调、RAG 等核心术语。
- 能判断哪些任务适合交给大模型，哪些任务需要工具、数据或人工审核。
授课结构
| 模块 | 时长 | 内容 |
|---|---|---|
| 授课内容 | 2h | LLM 基本原理、核心术语、能力边界 |
| 课堂实操 | 2h | 用不同任务测试模型能力和限制 |
| 自学任务 | 2h | 建立个人 AI 术语表 |
| 课堂测评 | 1h | 解释典型 AI 输出问题的原因 |
课堂产出
- LLM 核心术语表
- AI 能力边界判断表
- 风险场景讨论记录
关键词
LLM、Token、上下文、幻觉、RAG、微调