[0111] 需要注意的是，在構(gòu)建過(guò)程中，需要確保kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠準(zhǔn)確地反映初始生成式大模型的結(jié)構(gòu)和邏輯關(guān)系，包括數(shù)據(jù)在初始生成式大模型中的流動(dòng)方向、各個(gè)子層之間的調(diào)用順序等。 [0112] 該實(shí)施例的kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠清晰地展示初始生成式大模型的層次結(jié)構(gòu)和元素之間的關(guān)系，基于初始生成式大模型構(gòu)建kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為初始生成式大模型的分析和處理提供了直觀且有效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的表示方式，便于后續(xù)計(jì)算步驟的提取和分析。 [0113] S204、根據(jù)kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)確定子層的類型，子層的類型包括基礎(chǔ)層和依賴層，kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)基礎(chǔ)層，kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的非葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)依賴層； [0114] 本實(shí)施例中，在構(gòu)建完成kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后，對(duì)kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遍歷。kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中包括葉子節(jié)點(diǎn)和非葉子節(jié)點(diǎn)，葉子節(jié)點(diǎn)是kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的最底層節(jié)點(diǎn)，在模型中代表著最基礎(chǔ)的操作單元，直接處理輸入數(shù)據(jù)或者是經(jīng)過(guò)較少轉(zhuǎn)換的中間數(shù)據(jù)；非葉子節(jié)點(diǎn)則是在kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中處于中間層次，依賴于子層的輸出作為輸入，并且對(duì)子層的操作有一定的影響或者控制作用。 [0115] 子層的類型包括基礎(chǔ)層和依賴層，在遍歷kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)后，將與葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的子層的類型確定為基礎(chǔ)層，將與非葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的子層的類型確定為依賴層。 [0116] 基礎(chǔ)層作為初始生成式大模型的底層操作單元，后續(xù)對(duì)基礎(chǔ)層進(jìn)行分析和優(yōu)化可以從根本上改善初始生成式大模型的性能，例如優(yōu)化基礎(chǔ)層的計(jì)算效率可以直接影響到整個(gè)初始生成式大模型的運(yùn)行速度。依賴層則反映了初始生成式大模型中各部分之間的依賴和交互關(guān)系，可以幫助優(yōu)化初始生成式大模型的整體架構(gòu)，提高初始生成式大模型的穩(wěn)定性和可靠性。 [0117] 通過(guò)kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)確定子層的類型，為后續(xù)針對(duì)不同類型子層的處理提供了依據(jù)，進(jìn)一步區(qū)分子層的類型為基礎(chǔ)層或依賴層，有助于深入理解初始生成式大模型的內(nèi)部邏輯結(jié)構(gòu)，提高初始生成式大模型開(kāi)發(fā)和優(yōu)化的效率。 [0118] S205、當(dāng)子層的類型為基礎(chǔ)層時(shí)，通過(guò)kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)獲取基礎(chǔ)層的輸入輸出維度和卷積核參數(shù)，并基于輸入輸出維度和卷積核參數(shù)計(jì)算得到基礎(chǔ)層的復(fù)雜值，復(fù)雜值用于評(píng)估每個(gè)子層在推理時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度； [0119] 本實(shí)施例中，當(dāng)確定子層為基礎(chǔ)層時(shí)，通過(guò)kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)獲取基礎(chǔ)層的輸入輸出維度信息，輸入維度可以是圖像的高度、寬度和通道數(shù)，輸出維度可以是卷積操作后的特征圖的高度、寬度和通道數(shù)。在獲取輸入輸出維度信息的同時(shí)，從kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中獲取卷積核參數(shù)，卷積核參數(shù)包括卷積核的大小、步長(zhǎng)等。當(dāng)獲取到輸入輸出維度和卷積核參數(shù)后，根據(jù)基礎(chǔ)層計(jì)算復(fù)雜度的公式，將輸入輸出維度和卷積核參數(shù)代入公式中進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算的結(jié)果為基礎(chǔ)層的復(fù)雜值。 [0120] 其中基礎(chǔ)層的復(fù)雜值通過(guò)以下公式表示： [0121] ； [0122] 其中， 表示基礎(chǔ)層的復(fù)雜值， 表示輸入輸出維度中的輸出通道， 表示輸入輸出維度中的輸入通道， 表示卷積核參數(shù)中的卷積核大小， 表示快速傅里葉變換算法， 表示第 個(gè)輸入通道的特征圖， 表示對(duì)應(yīng)輸出通道和輸入通道的卷積核矩陣。 [0123] 計(jì)算依賴層的復(fù)雜值有助于全面評(píng)估初始生成式大模型在推理時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度。 通過(guò)基于輸入輸出維度和卷積核參數(shù)計(jì)算復(fù)雜值，可以量化基礎(chǔ)層在初始生成式大模型運(yùn)算中的計(jì)算成本，有利于及時(shí)采取相應(yīng)的優(yōu)化措施，以提高初始生成式大模型整體的運(yùn)行效率并降低資源消耗，同時(shí)為后續(xù)計(jì)算影響值提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 [0124] S206、當(dāng)子層的類型為依賴層時(shí)，通過(guò)kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)獲取序列長(zhǎng)度、嵌入維度以及神經(jīng)元數(shù)量，并基于序列長(zhǎng)度、嵌入維度以及神經(jīng)元數(shù)量計(jì)算得到依賴層的復(fù)雜值，復(fù)雜值用于評(píng)估每個(gè)子層在推理時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度。 [0125] 本實(shí)施例中，當(dāng)確定子層為依賴層時(shí)，從kTree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中獲取序列長(zhǎng)度信息，序列長(zhǎng)度表示輸入序列的元素個(gè)數(shù)。在獲取序列長(zhǎng)度信息的同時(shí)獲取嵌入維度和神經(jīng)元數(shù)量，嵌入維度反映了將原始數(shù)據(jù)映射到低維空間后的維度大小，神經(jīng)元數(shù)量則體現(xiàn)了依賴層在處理數(shù)據(jù)時(shí)的計(jì)算單元規(guī)模。當(dāng)獲取完成序列長(zhǎng)度、嵌入維度以及神經(jīng)元數(shù)量之后，根據(jù)依賴層計(jì)算復(fù)雜度的公式，將序列長(zhǎng)度、嵌入維度和神經(jīng)元數(shù)量代入公式中進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算的結(jié)果為依賴層的復(fù)雜值。 [0126] 其中依賴層的復(fù)雜值通過(guò)以下公式表示： [0127] ； [0128] 其中， 表示依賴層的復(fù)雜值， 表示嵌入維度的頭， 表示第 個(gè)頭的神經(jīng)元數(shù)量， 表示第 個(gè)頭的鍵， 表示第 個(gè)頭的值向量， 表示序列長(zhǎng)度，表示神經(jīng)元數(shù)量的權(quán)重矩陣， 表示鍵的權(quán)重矩陣， 表示值向量的權(quán)重矩陣，表示歸一化算法。 [0129] 計(jì)算依賴層的復(fù)雜值有助于全面評(píng)估初始生成式大模型在推理時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度。