目标大语言模型的确定方法、装置、设备、存储介质及程序产品

本申请实施例提供目标大语言模型的确定方法、装置、设备、存储介质及程序产品。涉及人工智能领域。该方法包括：基于目标知识推理功能对应的数据集识别第一大语言模型中的目标网络模块；在知识裁剪场景中，基于该数据集对第一大语言模型中的目标网络模块进行裁剪，可以减少参数量和计算量，降低内存占用，从而基于第一训练集对裁剪后的第一大语言模型进行训练，可以提高第一大语言模型的训练效率；在知识迁移场景中，将目标网络模块迁移至第二大语言模型中，可以实现目标网络模块的复用，从而基于第二训练集，对迁移后的第二大语言模型进行训练，可以避免参数的重复训练，减少训练过程中的内存消耗，进而可以提高第二大语言模型的训练效率。