小明：最近我在研究如何用大模型来优化宿舍管理系统，你有什么建议吗？
小李：可以考虑用大模型来做智能问答，比如学生问宿舍分配、维修申请等常见问题，系统能自动回答。
小明：听起来不错，那具体怎么实现呢？有没有代码示例？
小李：我们可以使用Hugging Face的Transformers库，加载一个预训练的问答模型，然后进行微调。
小明：好的，那我试试看。这是我的代码：
from transformers import pipeline
# 加载问答模型
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-cased-distilled-squad")
# 示例数据
context = "宿舍管理系统支持在线申请维修和查询床位信息。"
# 用户提问
question = "如何申请维修？"
# 调用模型
result = qa_pipeline(question=question, context=context)
print("答案：", result['answer'])
小明：运行后输出了“可以通过宿舍管理系统在线申请维修”。这确实解决了部分问题。
小李：是的，但要注意，模型需要针对宿舍管理的语料进行微调，才能更准确地理解专业术语。
小明：明白了，接下来我打算收集一些宿舍相关的问答对，进行训练。
小李：没错，这样系统就能更智能地处理各种请求了。
小明：谢谢你的帮助，我觉得这个方向很有潜力。
小李：不客气，期待看到你的成果！