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招生系统与大模型训练的技术融合

2025-07-21 14:42

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小明：最近我在研究招生系统，感觉传统的方法效率不高，你有什么建议吗？

小李：你可以考虑引入大模型训练来优化招生流程。比如，用自然语言处理技术分析学生的申请材料。

小明：听起来不错，那具体怎么实现呢？

小李：首先，你需要收集大量的历史招生数据，包括学生信息、成绩、申请文书等。然后，使用像BERT这样的预训练模型进行微调，用于分类或预测学生的录取可能性。

小明：那代码方面呢？你能给个例子吗？

小李：当然可以。以下是一个简单的示例代码，使用Hugging Face的Transformers库进行微调：


from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
 
# 假设我们有文本数据和标签
texts = ["This student is very talented.", "I think he's not suitable."]
labels = [1, 0]
 
# 编码数据
encoded_inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="tf")
 
# 编译模型
optimizer = Adam(learning_rate=2e-5)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=model.compute_loss)
 
# 训练模型
model.fit(encoded_inputs, labels, epochs=3)