目录
一.预训练模型的基本概念
1.BERT模型
2 .GPT模型
二、预训练模型的应用
1.文本分类
使用BERT进行文本分类
2. 问答系统
使用BERT进行问答
三、预训练模型的优化
 1.模型压缩
1.1 剪枝
权重剪枝
2.模型量化
2.1 定点量化
使用PyTorch进行定点量化
3. 知识蒸馏
3.1 知识蒸馏的基本原理
3.2 实例代码：使用知识蒸馏训练学生模型
四、结论

随着数据量的增加和计算能力的提升，机器学习和自然语言处理技术得到了飞速发展。预训练模型作为其中的重要组成部分，通过在大规模数据集上进行预训练，使得模型可以捕捉到丰富的语义信息，从而在下游任务中表现出色。
一.预训练模型的基本概念

预训练模型是一种在大规模数据集上预先训练好的模型，可以作为其他任务的基础。预训练模型的优势在于其能够利用大规模数据集中的知识，提高模型的泛化能力和准确性。常见的预训练模型包括BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generativ......