锦中融合门户系统

小明：最近我在研究大学综合门户系统，想把它和大模型训练结合起来，你觉得可行吗？

小李：当然可以！大学门户通常包含大量学生信息、课程资料和教学资源，这些数据非常适合用于训练大模型。

小明：那具体怎么操作呢？有没有什么代码可以参考？

小李：我们可以先从数据预处理开始。比如，使用Python读取用户行为日志，然后进行清洗和向量化。

小明：好的，那我试试看。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('user_logs.csv')

cleaned_df = df.dropna()

vectorized_data = cleaned_df['query'].apply(lambda x: x.split())

小李：接下来，你可以用这些数据训练一个简单的语言模型，比如使用TensorFlow或PyTorch。

小明：明白了，这样就能在门户中实现智能推荐功能了。

小李：没错，而且你还可以利用大模型来优化搜索、个性化推荐等功能。

小明：看来这条路子是对的，我得继续深入研究。

小李：加油，技术就是这样一步步突破的。