随着人工智能技术的不断发展，大模型在各类系统中的应用越来越广泛。学生工作管理系统作为高校信息化建设的重要组成部分，也亟需引入先进的技术手段以提高管理效率和用户体验。

在本系统中，我们采用了一个基于Transformer架构的大模型，用于处理学生信息查询、成绩分析以及行为预测等任务。通过自然语言处理（NLP）技术，系统能够理解并响应学生的查询请求，提供个性化的服务。

下面是系统中一个简单的文本生成模块的代码示例：

    from transformers import pipeline

    # 加载预训练的大模型
    generator = pipeline("text-generation", model="gpt-2")

    # 输入提示
    prompt = "请帮我查询张三同学的课程成绩"

    # 生成回复
    response = generator(prompt, max_length=50)
    print(response[0]['generated_text'])
    

上述代码使用了Hugging Face的transformers库，加载了一个预训练的GPT-2模型，并根据输入提示生成相应的文本回复。该模型可以进一步训练以适应特定的学生管理系统需求。

此外，大模型还可以用于自动化处理学生事务，如自动分类申请材料、智能推荐学习资源等。通过结合深度学习与传统管理系统，可以实现更高效、更智能的学生管理工作。

总体而言，将大模型融入学生工作管理系统，不仅提升了系统的智能化水平，也为高校管理提供了新的思路和技术支持。