小明：最近我在研究研究生管理信息系统，感觉它和大模型训练之间可能有联系，你觉得呢？
小李：确实，两者都涉及大量数据处理。比如，研究生信息系统的数据可以用来训练大模型，提升预测准确性。
小明：那具体怎么操作呢？有没有代码示例？
小李：我们可以先从数据预处理开始。比如用Python读取学生信息表，然后进行特征提取。
小明：好的，那我来写一段代码试试。
小李：不错，这是个简单的数据清洗例子：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('students.csv')
df.dropna(inplace=True)
df['gpa'] = df['gpa'].astype(float)
print(df.head())
小明：这看起来很基础，但确实是训练模型的第一步。
小李：没错。接下来我们可以用这些数据训练一个回归模型，预测学生的毕业情况。
小明：那这个模型怎么实现呢？
小李：可以用Scikit-learn库来做，例如：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = df[['gpa', 'research_hours']]
y = df['graduation_status']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
print(model.score(X_test, y_test))
小明：这样就能得到一个基本的预测模型了。
小李：是的，不过如果想要更复杂的模型，可以考虑使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。
小明：明白了，看来研究生管理系统不仅仅是记录信息，还能成为大模型训练的重要数据来源。
小李：没错，技术融合带来的潜力是无限的。