本研究提出了一种名为PGB的剪枝方法，旨在解决大型预训练语言模型（如BERT）的推理速度和内存使用问题。PGB通过识别重要权重并剪除不重要权重，提高了模型的压缩效率和稀疏性，同时保持了准确性。