大模型技术为毕业设计带来新可能，但并非所有题目都适合接入。应先明确项目的核心目标：是解决具体业务问题，还是研究模型调优，或验证某个假设。若仅为了“蹭热点”而强行加入大模型，容易导致工作量失衡，比如你花大量时间在API调用和提示词调试上，却忽略了对基础问题的深入分析。因此，选题时先问自己：这个题目没有大模型是否就无法解决？如果传统方法已经足够好，那么大模型只是锦上添花，而不是必选项。
若决定引入，需考虑资源成本与数据要求。使用API接口比本地微调更轻量，但要注意隐私和费用；本地部署则需评估显存和推理速度。建议先跑通最小示例，再扩展到完整数据集，并保留传统方法作为基线对比。例如，你打算用ChatGPT做课程问答系统，可以先测试一个小规模数据集，评估响应时间与答案准确率，再决定是否继续。同时，要了解大模型在特定任务上的局限性，比如在处理长尾问题或专业术语时可能产生“幻觉”，需要设计校验机制。
在应用场景上，大模型适合作为智能交互入口、文本生成工具或特征提取器。你可以结合毕业设计的特点，把大模型嵌入到具体流程中。例如，开发一个在线学习平台时，用大模型自动生成练习题；或者做一个信息抽取系统，用大模型辅助筛选核心实体。但要避免把大模型当作万能黑盒，最好显式定义输入输出格式，并用规则或小模型做质量检查。这样既展示了你的系统集成能力，也避免让答辩评委觉得你只是“调包”。
在论文中要清晰描述大模型的使用边界、提示词设计或微调策略，避免黑箱表述。如果你只用了API，写清楚接口版本、输入模板、温度参数等；如果做了微调，说明训练数据规模、超参数和硬件环境。