一站式网上办事大厅

随着人工智能技术的快速发展，大模型在自然语言处理、知识理解等方面展现出强大的能力。在教育信息化背景下，“一网通办师生服务大厅”作为高校服务的重要平台，亟需引入先进的AI技术以提升服务智能化水平。

本项目采用基于Transformer架构的大模型进行训练，通过微调预训练模型，使其能够理解并响应师生的多样化请求。例如，针对“课程安排查询”、“成绩查询”等常见问题，系统可自动提取关键信息并生成准确的回答。

在代码实现方面，我们使用了Hugging Face的Transformers库进行模型加载与训练。以下是一个简单的示例代码片段：

    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
    import torch

    # 加载预训练模型和分词器
    model_name = "bert-base-chinese"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

    # 输入文本
    text = "我想查询我的课程安排。"

    # 对输入进行编码
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

    # 模型预测
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
        predictions = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
        predicted_class = torch.argmax(predictions, dim=1).item()

    print("预测类别:", predicted_class)
    

迎新系统

该模型经过训练后，可以应用于“一网通办师生服务大厅”的问答系统中，提高系统的响应速度与准确性。未来，我们还将探索多模态融合、对话状态追踪等技术，进一步提升系统的智能化水平。