大模型训练ROI？

训练一个大语言模型需要投入的卡数、数据量和训练时间取决于多个因素，包括模型的规模、数据的质量和数量、训练算法的效率等等。在银行行业中，训练一个大语言模型可能会用于自然语言处理、文本分类、风险评估等任务。

一般来说，训练一个大型语言模型需要使用多个GPU进行并行计算，以加快训练速度。具体需要多少块卡取决于模型的规模和数据量，通常需要使用至少4块以上的GPU进行训练。同时，为了获得更好的效果，需要使用大量的数据进行训练，数据量越大，模型效果越好。通常建议使用数百万到数千万级别的数据进行训练。

训练时间也是一个重要的因素，通常需要数天到数周的时间才能训练出一个不错的效果。在训练过程中，需要不断地调整模型参数、优化算法等，以提高模型的效果和训练速度。

总之，训练一个大语言模型需要投入的卡数、数据量和训练时间都是非常大的，需要充分考虑资源投入和效果收益的平衡。建议在训练前进行充分的规划和评估，以确保训练效果和成本的最优化。