本研究探索了压缩和减轻ChatGPT模型大小和复杂性的方法，重点关注技术、算法和优化策略。研究结果表明，使用知识蒸馏、量化和剪枝等技术，可以有效减少模型参数数量，提高计算效率，同时保持其预测精度。