学工系统与大模型训练在助学贷款中的应用
小明：最近我们学校在升级学工系统，听说还引入了大模型训练？
李老师：是的，我们现在尝试用大模型来优化助学贷款的审批流程。
小明：那具体是怎么做的呢？
李老师：我们收集了过去几年的助学贷款申请数据，然后用这些数据训练一个分类模型，用来判断哪些学生更符合资助条件。
小明：这个模型怎么处理数据呢？
李老师：我们会对数据进行预处理，比如清洗、归一化，然后使用像BERT这样的预训练模型进行微调。
小明：能给我看一段代码吗？
李老师：当然可以。以下是一个简单的示例，使用Hugging Face的Transformers库进行微调：
from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
optimizer = Adam(learning_rate=2e-5)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=model.loss_function)
# 假设train_data是已经处理好的训练数据
model.fit(train_data, epochs=3, batch_size=16)
小明：这段代码是不是可以用来预测助学贷款申请是否通过？
李老师：没错，只要输入学生的申请文本，模型就能给出一个概率值，帮助我们更快地做出决策。
小明：听起来很有前景，但会不会有偏差？
李老师：确实需要持续监控和调整模型，确保公平性和准确性。
小明：明白了，谢谢老师的讲解。
李老师：不客气，这也是我们未来努力的方向。
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