数字校园与大模型的融合实践

小明：最近我在研究“数字校园”和“大模型”的结合，感觉挺有潜力的。你对这方面有什么看法？

小红：确实，现在很多学校都在推进数字化建设，而大模型可以为教学、管理提供智能化支持。比如，用大模型做智能答疑系统。

小明：那你能举个例子吗？比如具体怎么实现？

小红：当然可以。我们可以使用Hugging Face的Transformers库来加载一个预训练的模型，然后进行微调，用于回答学生的问题。

小明：听起来不错，能给我看看代码吗？

小红：好的，下面是一个简单的示例：

    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
    import torch

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepset/roberta-base-squad2")
    model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("deepset/roberta-base-squad2")

    def answer_question(question, context):
        inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, return_tensors="pt")
        outputs = model(**inputs)
        answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)
        answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1
        answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"][0][answer_start:answer_end]))
        return answer

    # 示例
    question = "什么是数字校园？"
    context = "数字校园是指利用信息技术手段，构建一个集教学、管理、服务于一体的现代化校园环境。"
    print(answer_question(question, context))
    

小明：这个代码很实用！那你觉得在数字校园中，大模型还能应用在哪些方面？

小红：除了问答系统，还可以用于个性化学习推荐、自动批改作业、情感分析等。未来可能会成为教育信息化的重要支撑。

小明：看来大模型和数字校园的结合真的很有前景，值得深入研究！

小红：没错，我们一起加油吧！