小明：最近我在开发一个排课表软件，感觉有些功能实现起来很吃力。
小李：你是不是遇到了课程冲突、教师时间限制之类的问题？
小明：对，而且每次更新数据都要重新计算，效率很低。
小李：那你可以考虑引入大模型知识库来优化排课逻辑。
小明：大模型知识库？具体怎么用呢？
小李：比如你可以训练一个基于Transformer的模型，让它学习历史排课数据，自动识别最优方案。
小明：听起来不错，能给我看看代码示例吗？
小李：当然可以，下面是一个简单的例子，使用PyTorch实现一个基础的课程推荐模型。
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
def recommend_course(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class = torch.argmax(logits).item()
return predicted_class
小明：这代码是做什么的？
小李：它可以根据输入的课程描述，预测最适合的教师或时间段。
小明：明白了！这样就能让排课更智能了。
小李：没错，结合知识库和大模型，不仅能提高准确性，还能减少人工干预。
小明：谢谢你的建议，我这就去试试。
小李：不客气，记得多测试，确保模型在不同场景下都能稳定运行。
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