GPT（Generative Pre-trained Transformer）是近年来最受欢迎的机器学习模型之一。它的潜能几乎可以实践无限，因为GPT可以履行众多任务，如文本生成、文本分类、问答系统等等。这种模型的核心是Transformer，但是由于其强大的功能和所需的计算能力，GPT模型在真实环境中的应用依然是一项挑战。
然而，有一种方法能够简化GPT模型的处理过程，使其在任何环境中都能得心应手，而且这种方法做到了在不影响模型性能的情况下减少模型大小。这项神秘的技术就是所谓的”压缩模型”。 本文作者通过对GPT模型的细致研究和探索，成功压缩了其中一个小型模型。
在这个过程中，笔者发现了建立一个压缩模型的一些最佳实践和要点。本文中详述如何通过微调预先训练的模型以及微调和精简模型来得到压缩模型。此外，还讨论了如何在压缩模型时同时保留模型的性能和准确性。
如果您想在自己的项目中尝试压缩GPT模型并提高效率，本文提供了一个决策参考。
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