大模型在金融场景中是小文件大数据量，还是大文件小数据量，那种场景更多？

大模型在金融场景中可能会遇到小文件大数据量和小文件小数据量的情况，但通常情况下，大文件小数据量的场景更多。
对于小文件大数据量的情况，由于每个文件的数据量较小，因此需要处理的文件数量可能非常庞大。这会导致数据处理的复杂性增加，同时也会增加对存储和计算资源的需求。为了解决这个问题，可以采用并行处理技术，同时处理多个文件，以提高效率。
对于大文件小数据量的情况，虽然每个文件的数据量较大，但文件的数量相对较少。这意味着可以通过一次性读取整个文件来减少IO操作的次数，从而提高数据处理的效率。此外，还可以使用压缩技术来减少存储空间的需求。
至于文件格式的问题，金融场景中的文件格式确实可能很多，包括CSV、Excel、JSON、XML等。这些格式各有优缺点，例如CSV格式简单易读，但不支持复杂的数据结构；而JSON和XML格式支持复杂的数据结构，但处理起来相对复杂。因此，我们需要根据具体的业务需求和数据处理能力来选择合适的文件格式。