yweng18的博客

在上一篇文章中,《AI大模型专家之路》大道至简，调用大模型开发AI助手的最简单方法, AI输出的是Markdown格式文本，阅读起来非常别扭，所以改进了代码，优化了界面，并使输出支持Markdown的显示。

调用大模型的最简单方法：无需安装python等各种环境,无需ollama等各种模型下载工具，无需下载各种AI app，更不需要类似chatBox的各种AI UI壳应用，本文通过一个完整的HTML单文件案例，演示如何用最简代码快速构建具有实时联网检索功能的AI助手程序，而且该助手天生自适应PC端(浏览器打开即可)和手机端(微信中点击并在手机浏览器打开即可)。通过整合现代前端技术与大模型API，实现零后端依赖的智能问答系统。文章涵盖从基础实现到优化扩展的完整技术路径，帮助开发者快速掌握大模型应用开发的核心方法。

在这个基于AI构建AI的思维探索项目中，我们实现了一个基于BERT的中文AI助手系统。该系统集成了文本分类、命名实体识别和知识库管理等功能，深入了解本项目可以让读者充分了解AI大模型训练和推理的基本原理，该项目使用了三个基础大模型：`bert-base-chinese，ckiplab/bert-base-chinese-ner``，spacy.lang.zh.Chinese` 旨在展示如何构建一个基础的AI应用系

在当今的AI领域，大语言模型（LLM）已经成为研究和应用的热点。然而，训练一个大规模的语言模型通常需要庞大的计算资源和海量的数据集。对于个人开发者或小型团队来说，这可能是一个难以跨越的门槛。本文将介绍如何利用一个小巧的语料库，通过一些优化技术，训练出一个轻量级但功能强大的语言模型，并最终生成一个模型文件。