智慧校园与大模型的融合实践

小明：最近我在研究智慧校园，听说大模型在其中很有用，你怎么看？

小李：确实，大模型可以用于智能答疑、课程推荐等场景。比如，我们可以用BERT来做问答系统。

小明：能给我看看代码吗？

小李：当然可以，下面是一个简单的例子：

from transformers import BertTokenizer, TFBertForQuestionAnswering
import tensorflow as tf

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-uncased')

question = "什么是人工智能？"
context = "人工智能是模拟人类智能的计算机科学分支。"

inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, return_tensors='tf')
outputs = model(inputs)
start_logits = outputs.start_logits
end_logits = outputs.end_logits

answer_start = tf.argmax(start_logits)
answer_end = tf.argmax(end_logits) + 1

answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][answer_start:answer_end]))
print("答案：", answer)
    

小明：这个代码挺有用的，但实际部署时有什么需要注意的地方吗？

小李：需要考虑模型的推理速度和资源占用，尤其是在校园服务器上，可能需要进行模型量化或剪枝。

小明：明白了，那你觉得未来智慧校园会更依赖大模型吗？

小李：肯定会，随着技术的发展，大模型将在个性化学习、自动评测等方面发挥更大作用。