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？

对于中小银行来说，建设大语言模型需要投入大量的资源，包括硬件资源和人力资源。以下是一些可能需要考虑的因素：

1. 硬件资源：建设大语言模型需要大量的计算资源，包括GPU、CPU、内存等。对于百亿/千亿级参数规模的模型，需要至少数十台高性能GPU服务器，每台服务器需要至少4张高端GPU卡。因此，硬件投入会是一个相当大的开支。
2. 人力资源：建设大语言模型需要一支专业的团队，包括算法工程师、数据科学家、软件工程师等。这些人员需要具备深度学习、自然语言处理等相关领域的专业知识和经验，同时需要有较强的编程能力和团队协作能力。
3. 数据准备：建设大语言模型需要大量的数据，包括文本数据、语音数据等。对于银行来说，需要准备大量的金融领域的数据，包括财务报表、交易记录、客户评级等。同时，需要对这些数据进行清洗、标注等预处理工作，以保证数据的质量和可用性。
4. 算法选择：建设大语言模型需要选择合适的算法和模型架构。对于银行来说，需要选择适合金融领域的模型，如BERT、GPT等。同时，需要对模型进行调优和优化，以提高模型的性能和效率。

综上所述，建设大语言模型需要投入大量的资源，包括硬件资源、人力资源、数据准备和算法选择等方面。对于中小银行来说，需要在资源投入和技术能力方面进行充分的考虑和准备，以确保建设大语言模型的成功。