一种模型的剪枝方法、装置及介质

本申请公开了一种模型的剪枝方法、装置及介质，该方法包括：获取包括多个不同任务的数据的文本数据，并通过文本数据，对预先构建好的目标大模型进行迭代训练，得到训练结果。根据训练结果，确定目标大模型中各模块在多个不同任务中的重要性得分；根据重要性得分，确定各模块的剪枝比例；并基于剪枝比例，对各模块进行迭代剪枝，直至达到预设迭代条件为止；当重要性得分越小时，剪枝比例越大，表征对应的模块在多个不同任务中的重要性越低。由此，根据模型中各模块在不同任务下的重要性得分，动态分配各模块的剪枝比例，保证重要性得分小，重要性低的模块分配较大剪枝比例进行剪枝。保证模型计算精度的同时，降低模型计算和存储资源。