随着人工智能技术的快速发展，大模型在多个领域展现出强大的应用潜力。在高校信息化建设中，校友管理系统作为连接学校与校友的重要桥梁，其功能与性能直接影响到学校的管理效率和校友关系维护。本文提出一种基于大模型训练的校友管理系统设计方案，旨在通过自然语言处理、知识图谱等技术手段，提升系统的智能化水平。
在系统架构方面，采用前后端分离的设计模式，前端使用Vue.js框架构建用户界面，后端基于Spring Boot搭建服务接口。数据库选用MySQL存储基础信息，并引入Elasticsearch实现高效的数据检索。同时，系统集成了基于BERT的自然语言处理模块，用于自动解析校友反馈信息并进行情感分析。
在大模型训练部分，我们采用Hugging Face提供的预训练模型，对校友数据进行微调，以适应特定的业务场景。代码示例如下：
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "感谢母校的培养，希望未来能为学校做出更多贡献。"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
prediction = torch.softmax(logits, dim=1).argmax().item()
print("预测结果：", prediction)
该系统不仅提升了信息处理的准确性，还增强了用户交互体验。未来可进一步探索多模态数据融合与迁移学习技术，以实现更全面的校友管理功能。