锦中人工智能助手

张明：最近听说咱们学校要开发一个AI问答平台，是吧？

李华：对啊，我们正在研究用大模型来实现这个平台。你觉得怎么样？

张明：听起来挺高科技的。那这个平台具体能做什么呢？

李华：它主要是用来帮助学生和老师解答各种问题，比如课程内容、考试安排，甚至一些生活上的问题。

张明：那这个平台是怎么工作的？是不是用了什么特别的技术？

李华：是的，我们用的是大模型，比如像GPT或者通义千问这样的模型。这些模型经过大量数据训练，能够理解自然语言，并给出合理的回答。

张明：那你们是怎么把这些模型应用到平台上来的？有没有具体的代码示例？

李华：当然有，我来给你看看。

以下是代码示例：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载预训练的大模型
model_name = "Qwen/Qwen2-1.5B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 输入问题
question = "什么是人工智能？"

# 对话生成
inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100, num_return_sequences=1)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print("回答：", response)

    

张明：这代码看起来很专业啊，你是怎么选择模型的？

李华：我们选的是Qwen2-1.5B，因为它的参数量适中，适合部署在学校服务器上。而且它在中文任务上的表现很好。

张明：那这个平台会不会有性能问题？比如同时有很多人提问的时候？

李华：这个问题我们也考虑到了。我们会使用多线程或者异步处理的方式来提高并发能力。另外，我们还打算引入缓存机制，减少重复请求的计算开销。

张明：那平台的数据安全怎么办？毕竟涉及到学生的隐私信息。

李华：数据安全非常重要。我们在设计时就加入了加密传输、访问控制和日志审计等措施，确保所有数据都得到妥善保护。

张明：听起来挺全面的。那你们有没有考虑过平台的可扩展性？比如以后如果需要添加新功能怎么办？

李华：当然有。我们的架构是模块化的，可以随时添加新的功能模块。比如我们可以加入语音识别、图像识别等功能，让平台更加智能。

张明：那这个平台最终会在哪里运行？是放在学校的服务器上吗？

李华：是的，我们计划将平台部署在学校的私有云上，这样既能保证数据的安全性，也能灵活地进行升级和维护。

张明：那这个平台的用户界面是什么样的？会不会很难用？

李华：界面我们做了优化，尽量简洁易用。学生和老师可以通过网页或APP访问，输入问题后就能立刻得到回答。

张明：那这个平台上线后，会不会对学生的学习产生积极影响？

李华：肯定会的。它可以提供24小时不间断的服务，学生随时都能得到帮助。而且，通过大数据分析，我们还可以为每个学生提供个性化的学习建议。

张明：听起来真不错！那你们现在还在做哪些工作？

李华：我们正在进行测试阶段，包括功能测试、性能测试和安全性测试。一旦测试通过，就会正式上线。

张明：那我得好好关注一下这个平台，说不定以后我也要用。

李华：没问题，到时候我们会发通知的。

张明：谢谢你的讲解，我对这个项目有了更深入的了解。

李华：不客气，如果你有任何问题，随时可以问我。