随着人工智能技术的不断发展，大模型在各类信息管理系统中展现出强大的潜力。本文以“校友信息管理系统”为研究对象，结合大模型训练技术，提出了一种智能化的数据管理方案。
在系统设计中，我们首先构建了一个基于Python的后端服务，使用Flask框架搭建RESTful API接口，用于接收和处理校友信息。同时，采用MySQL数据库存储校友的基本信息、联系方式及活动记录等数据。为了提高系统的智能化水平，我们将大模型（如BERT或RoBERTa）引入到信息分类与匹配模块中，通过预训练模型对校友的兴趣标签进行自动提取和归类。
在具体实现中，我们使用Hugging Face的Transformers库加载预训练模型，并对其进行微调，以适应校友信息的语义特征。代码如下所示：
from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
import tensorflow as tf
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "校友参加科技创新比赛"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf")
outputs = model(inputs)
predictions = tf.nn.softmax(outputs.logits, axis=1)
print(predictions)
该模型能够根据输入文本自动判断校友的兴趣类别，从而为后续的个性化推荐和活动组织提供支持。此外，系统还集成了用户权限管理与数据可视化模块，进一步增强了系统的实用性与可扩展性。
综上所述，将大模型技术应用于校友信息管理系统，不仅提升了系统的智能化水平，也为高校校友工作的数字化转型提供了新的思路。