近來，大型語言模型（Large Language Model）在自然語言處理領域中的應用越來越廣泛。然而，訓練這些模型需要巨大的投入，對于小型企業來說可能是一筆難以承受的成本。
近日，華為高管公布的資料顯示，AI大模型開發和訓練一次的成本高達1200萬美元。然而，人工智能發展已從局部探索走向千行百業，AI走進企業核心生産系統，開始創造更大價值。據預測，人工智能行業滲透率提速，2026年将達到20%。那麼針對大型語言模型巨額訓練投入，小型企業如何應對如何面對？以下是一些建議。
1.選擇合适的模型
對于小型企業來說，選擇合适的模型非常重要。雖然GPT-3等大型語言模型在性能方面有着很大的優勢，但對于小型企業來說，其訓練成本過高。是以，選擇一些規模較小的模型，如GPT-2等，可以在不犧牲性能的情況下，降低訓練成本。
2.合理利用預訓練模型
現在有許多已經訓練好的預訓練模型可以使用，比如BERT、RoBERTa等。對于小型企業來說，可以選擇這些已經訓練好的模型，在此基礎上進行微調，進而達到更好的效果。這種方法可以大大降低訓練成本。
3.利用雲計算
雲計算可以為小型企業提供大量的計算資源。小型企業可以選擇将訓練任務送出到雲平台，比如AWS、Azure等，這樣可以利用雲平台的計算資源，進而降低訓練成本。
4.利用開源工具
現在有許多優秀的開源工具可以幫助小型企業降低訓練成本，比如Hugging Face的Transformers、PyTorch等。這些工具提供了許多已經訓練好的模型以及相關的訓練代碼，使得小型企業可以快速地開始訓練模型，并且能夠更加高效地利用計算資源。
5.尋求合作夥伴
小型企業可以考慮尋求合作夥伴，共同分擔訓練成本。比如，可以與同行業的公司或者研究機構合作，共同投資進行模型訓練，然後分攤成本。這種方式可以讓小型企業在訓練大型語言模型時，減輕經濟壓力，同時也能夠更好地利用各自的技術和資源。
總之，大型語言模型的訓練投入巨大，對于小型企業來說是一大挑戰。但是，小型企業可以通過選擇合适的模型、合理利用預訓練模型、利用雲計算、利用開源工具、尋求合作夥伴等方式來降低訓練成本，并且在這個過程中，能夠更好地利用各自的技術和資源，進而取得更好的效果。