在现代高等教育信息化建设中，大学网上流程平台扮演着至关重要的角色。该平台旨在简化学生和教职工的日常事务处理流程，提高工作效率。为了实现这一目标，本文提出了一种基于深度学习的大模型训练方法，用于优化流程平台的核心功能模块。

首先，我们设计了一个数据驱动的自然语言处理（NLP）系统，用于自动解析用户提交的表单内容。该系统的架构包括预处理层、特征提取层以及预测层三个部分。以下是系统初始化时加载模型的Python代码示例：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('path_to_finetuned_model')

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接着，我们对模型进行了微调，使其适应特定领域的任务需求。在微调过程中，采用交叉熵损失函数并结合AdamW优化器，确保模型能够准确理解复杂的业务逻辑。下面展示了模型训练阶段的关键步骤：

from torch.utils.data import DataLoader
from transformers import AdamW

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
for epoch in range(epochs):
    for batch in dataloader:
        inputs, labels = batch['input'], batch['label']
        outputs = model(inputs)
        loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(outputs.logits, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

最后，通过搭建完整的演示环境，验证了上述方法的有效性。演示场景包括但不限于课程注册、成绩查询和个人信息更新等功能模块。结果显示，经过大模型训练后的流程平台显著提升了用户体验，减少了人为错误的发生概率。

综上所述，本研究不仅实现了理论上的突破，也为高校信息化管理提供了实用的技术方案。未来工作将着重于进一步提升模型性能及扩展应用场景。