现在大语言模型往往达到百亿/千亿级参数规模,模型容量非常大 ,对于中小银行来说,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?
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。
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:
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。
收起对于中小银行来说,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:
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。