对于中小商业银行来说，若要建设大语言模型，预计需要多少资源？需要做哪些前期准备工作？

作为起步资源来说，可以先购置若干台中高配的AI芯片服务器作为训练或推理服务器，英伟达或国产AI芯片的都可以，大概30-100w一台。
更简便的方法是使用大厂的云服务，现在逐渐完善大模型的云服务，再使用脱敏后数据做些微调训练，然后把模型拿回行内部署。

对于中小银行来说，建设大型语言模型确实需要一定的资源和前期准备工作。以下是一些可能需要考虑的因素：

1. 硬件资源：大语言模型需要庞大的计算资源来进行训练和推理。您需要考虑购买或配置适当的硬件，如高性能的服务器、GPU（图形处理单元）或者TPU（张量处理单元），以支持模型的训练和推理过程。
2. 数据准备：建设大语言模型需要大量的训练数据。您需要考虑收集和清洗与银行业务相关的数据，包括文本数据，如银行报表、客户交流记录、金融新闻等。同时，您还需要确保数据的质量和合规性，以保护客户隐私和敏感信息。
3. 人力资源：建设大型语言模型需要一支专业的团队来负责模型的训练、调优和部署。您可能需要招聘数据科学家、机器学习工程师、自然语言处理专家等领域的专业人员，以确保模型能够达到预期的效果。
4. 模型训练和调优：训练大型语言模型是一项复杂而耗时的任务。您需要选择适当的训练算法和技术，并调整模型的超参数以达到最佳性能。这可能需要进行多次迭代和实验。
5. 安全和合规性：在建设大型语言模型时，安全和合规性是非常重要的考虑因素。您需要确保模型的使用符合相关法律法规和行业标准，并采取必要的安全措施，以防止滥用和数据泄露的风险。
6. 成本预算：建设大型语言模型可能需要相当大的投入。您需要评估各项资源的成本，包括硬件、人力、数据采集与清洗、训练和部署等。确保您有足够的预算来支持整个建设过程。

总的来说，建设大型语言模型对于中小银行来说是一项复杂的任务，需要充分的资源和专业知识。在决定建设之前，建议您与相关领域的专业人员进行详细讨论和评估，以确保您能够满足建设大语言模型所需的要求和挑战。

1、首要的还是需要技术团队资源，利用技术团队的能力评估大模型的应用场景。传统的应用还是聚焦在客服、营销等通用层面。如果考虑应用到核心的业务生产环境例如风控等场景，更需要结合业务共同打造，同时意味着技术团队需要深入了解业务。这方面需要长期的积累和迭代，很难一蹴而就
2、硬件设备主要是 GPU 的资源，目前这方面主要是英伟达为主，国产的GPU芯片还是存在差距。这方面的硬件费用也不低
3、最后是安全保障，要确保数据内部训练、交换、流通而不外泄。这方面的投入也不小。
具体费用结合场景和需要评估，详细的可以找相关厂商了解。