写一个程序，利用gpt模型，预训练数据集数据量很大，微调数据集数据量很小，实现中文文本分词

以下是一个利用GPT模型进行中文文本分词的示例代码：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')  # 加载预训练模型的分词器
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')  # 加载预训练模型

# 定义微调数据集
text = "这是一个测试文本，用于演示GPT模型的中文文本分词功能。"

# 将文本转换为分词器所需的输入格式
input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False, return_tensors='pt')

# 使用微调数据集对模型进行微调
model.train()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss()

for i in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(input_ids, labels=input_ids)
    loss = loss_function(outputs.logits.view(-1, outputs.logits.shape[-1]), input_ids.view(-1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 使用微调后的模型进行分词
model.eval()
with torch.no_grad():
    outputs = model(input_ids)
    predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1).squeeze()

# 输出分词结果
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(predictions.tolist())
words = []
current_word = ''
for token in tokens:
    if token.startswith('##'):
        current_word += token[2:]
    else:
        if current_word:
            words.append(current_word)
        current_word = token
if current_word:
    words.append(current_word)
print(words)

在上面的代码中，我们首先加载了GPT2模型的分词器和预训练模型，然后指定微调数据集，将其转换为分词器所需的输入格式，并使用微调数据集对模型进行微调。接着使用微调后的模型对输入文本进行分词，最后输出分词结果。

需要注意的是，这里我们只使用了一个测试文本进行微调，实际应用中需要使用更大的微调数据集以提高模型效果。同时，由于GPT模型是基于词语级别进行预训练的，因此分词结果可能会存在一定的误差。