校友信息管理系统与大模型的结合实践
小明：最近我在研究一个校友信息管理系统，想看看能不能用大模型来优化它。
小李：听起来不错。你打算怎么用呢？
小明：比如，可以利用大模型来自动提取校友的个人信息，比如教育背景、工作经历等。
小李：那需要训练一个模型吗？还是直接使用现有的预训练模型？
小明：我考虑用Hugging Face上的预训练模型，比如BERT或者RoBERTa，然后进行微调。
小李：那具体怎么做呢？有没有代码示例？
小明：当然有。我先加载一个预训练模型，然后定义一个分类器，用于识别文本中的关键信息。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
# 加载预训练模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
# 示例文本
text = "张三，毕业于北京大学计算机系，现就职于腾讯科技。"
# 分词
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# 推理
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# 获取预测结果
predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
print("预测类别:", predicted_class)
小李：这个代码看起来不错，但你需要对模型进行微调，才能更好地识别校友信息。
小明：没错，我计划用一些标注好的数据集来训练模型，使其能够准确提取所需信息。
小李：这样系统就能更智能地管理校友数据了，提高效率。
小明：是的，未来还可以加入自然语言查询功能，让管理员可以直接用文字搜索校友信息。
小李：这确实是一个值得探索的方向，技术上可行，也能提升用户体验。
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