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一、大模型全链路开源体系
专用模型：针对特定任务，一个模型解决一个问题（例如：人脸识别、AlphaGo等）
通用大模型：一个模型应对多种任务、多种模态（ChatGPT）
数据集：Open ataLab上可浏览下载
预训练工具：高可扩展、极致性能优化、兼容主流、开箱即用
微调：增量续训、有监督微调
高效微调框架Xtuner
OpenCompass：评测体系
部署：LMDeploy（接口：Python、gRPC、RESTful）
大语言模型的局限性：最新信息和知识的获取、回复的可靠性、数据计算、工具使用和交互
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注：本文为 “wireshark 使用” 教程合辑。 原文资料有点老，但原理是一样的。 图片清晰度受引文原图所限。 略作重排，如有内容异常，请看原文。
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