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师生网上办事大厅与大模型训练的技术融合
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小明：最近学校在推广“师生网上办事大厅”，你觉得这个系统有什么技术亮点吗？
小李：确实不错！它集成了很多自动化功能，比如在线申请、进度查询等。而且现在很多高校开始尝试用大模型来优化这些系统。
小明：大模型？你是说像BERT或者GPT那样的模型吗？
小李：没错！比如我们可以用大模型来做智能问答，自动回答学生常见问题，减少人工客服的压力。
小明：听起来很厉害，能举个例子吗？
小李：当然可以。比如我们可以在Python中使用Hugging Face的transformers库加载一个预训练模型，然后进行微调，让它适应学校的常见问题。
小明：那具体怎么实现呢？有没有代码示例？
小李：有的，下面是一个简单的微调示例：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from datasets import load_dataset
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
dataset = load_dataset("glue", "mrpc")
tokenized_datasets = dataset.map(lambda x: tokenizer(x["sentence1"], x["sentence2"], truncation=True))
# 训练代码略...
小明：明白了，这样就能让系统更智能了。
小李：是的，未来这种技术会越来越普及，提高办事效率的同时也改善用户体验。
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