小李：最近我在研究校友信息管理系统，想看看能不能和大模型训练结合起来。
小王：哦？你有什么具体想法吗？
小李：比如，我们可以用校友系统的数据来训练一个大模型，用于分析校友的就业趋势或者行业分布。
小王：听起来不错。那你是怎么设计这个系统的？
小李：首先，我用Python写了一个简单的校友信息存储模块，使用SQLite数据库来保存数据。
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('alumni.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS alumni
(id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, major TEXT, graduation_year INTEGER)''')
conn.commit()
conn.close()
小王：然后呢？怎么和大模型训练结合？
小李：接下来，我会从数据库中提取数据，进行预处理，然后输入到一个Transformer模型中，用来预测校友的职业发展路径。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
# 假设我们有文本数据和标签
texts = ["计算机科学", "金融管理", "市场营销"]
labels = [0, 1, 2]
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
encoded_inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="tf")
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=3)
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(encoded_inputs, labels, epochs=3)
小王：这确实很实用，尤其是在私董会中，可以用来分析校友资源，优化合作机会。
小李：没错，这样我们不仅能管理数据，还能通过大模型挖掘出更深层次的信息。
小王：看来这是一个非常有前景的方向。