本篇为笔者参加实战营第一天的学习笔记，后续会持续更新。
第一天学习内容的讲授者为陈恺，是上海人工智能实验室的大牛，毕业于我大清。
大模型使得传统对于特定任务，一个模型解决一个问题的方式有了重大突破和改变
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其不同的三个参数大小的模型一以及应用场景：
主打的是一手参数量很小，但是性能在一些测试集上很高
以下是本模型以及其他大模型的应用场景：
大模型应用的流程图：
本模型的一些部署组件和特性：
俩种微调的方式，应用时要结合场景和算力资源做一个权衡选择：
模型特点和部署的挑战：
较为卓越的推理性能：
大模型可以用于驱动智能体，本课程也提供了智能体的简单设计框图：
相应的提供了一个智能体框架：
还有一个专门为智能体设计的工具箱：
一些智能体的应用：
本次课程的核心内容到此告一段落。
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