本研究提出了一种新方法，通过计算模型参数的元素重要性，解决大语言模型在领域特定任务调优时的灾难性遗忘问题。该方法显著减轻了遗忘现象，增强了模型适应性，速度提高约20倍，存储需求仅为10%-15%。