医院消息管理系统与大模型训练的融合实践

小明：最近我们医院在升级消息管理系统，感觉有点复杂。

小李：是啊，现在医院的信息量太大了，传统的系统已经跟不上了。

小明：听说你们在尝试用大模型来做一些智能处理？

小李：对，我们正在用大模型训练来优化消息分类和自动回复功能。

小明：那具体怎么实现呢？

小李：我们先收集了大量历史消息数据，然后用Transformer架构进行训练。

小明：能给我看看代码吗？

小李：当然可以，这是使用PyTorch的一个简单示例：

    import torch
    from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

    text = "患者预约信息，请确认"
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    prediction = torch.argmax(outputs.logits).item()
    print(f"预测类别: {prediction}")
    

小明：这代码看起来不错，但医院的数据可能比较敏感，怎么处理隐私问题？

小李：我们会对数据进行脱敏处理，并且只在内部环境中训练模型。

小明：明白了，这样既安全又高效。

小李：没错，未来我们还打算将模型部署到边缘设备上，进一步提升响应速度。