国有大行及股份制银行有没有必要自研大模型？

自研大模型的成本投入是巨大的，包括但不限于计算资源、人力资源、研发时间等。因此，大型银行在考虑自研大模型时，需要权衡成本与收益，确保投入能够带来足够的收益。

其次，大型银行在数据资源方面具有天然优势，因为它们拥有庞大的客户群体和丰富的业务数据。这些数据可以用于训练和优化模型，以提高模型的准确性和效果。

此外，自研大模型可以帮助银行在智能化时代保持竞争优势。随着金融科技的快速发展，越来越多的金融机构开始使用人工智能和大数据技术来提升业务效率和客户体验。如果国有大行及股份制银行不跟进这一趋势，可能会失去市场份额。

然而，值得注意的是，已经有许多成熟的AI大模型在市场上销售，这些模型已经在多个行业中得到了广泛应用，并取得了显著的成果。因此，国有大行及股份制银行也可以考虑直接购买和使用这些成熟的AI大模型，而不是花费大量资源进行自研。

总之，国有大行及股份制银行是否需要自研大模型取决于它们的业务需求、成本考虑和竞争策略。在决策过程中，它们需要权衡各种因素，并选择最适合自己的道路。

首先，自研大模型需要巨大的投入，包括技术、人力和资金等。如果国有银行和股份制银行没有足够的资源和能力进行自研，那么自主研发大模型可能不是最优选择。相反，如果银行有充足的资源和能力，并且对大模型的研发有长远的战略规划，那么自主研发大模型可能是有必要的。
其次，银行需要明确自研大模型的目的和用途。如果银行需要大模型来解决特定的业务问题，比如客户画像、风险控制等，那么自主研发大模型可能更加适合。如果银行只是需要一个大模型来提高数据分析和预测的效率，那么可以选择购买成熟的大模型产品，而不是自主研发。
另外，自主研发大模型还需要考虑技术风险和监管风险。由于大模型的研发涉及到复杂的算法和海量的数据，因此可能会出现技术风险和数据安全问题。同时，监管机构可能会对大模型的研发和应用提出特定的要求和限制，银行需要遵守相关规定并确保合规。
综上所述，国有银行和股份制银行是否需要自研大模型需要根据自身实际情况进行评估和决策。如果银行有足够的资源和能力，并且对大模型的研发有长远的战略规划，那么自主研发大模型可能是有必要的。

如果此问题的关键点在于是否要自研‘训练’大模型，我个人认为是不必要的。但是如果是指自研‘微调’大模型我认为很有必要。目前各种语言类大模型能够胜任各种自然语言处理的任务，但是训练成本非常高昂，尤其是各个银行如果都参与自研训练，所消耗的成本将会难以预计。我认为更好的方式是结合自己的数据和业务场景进行微调。在保证数据安全的前提下，让大模型符合自己的业务场景，产生效果价值。同业之间应该多多进行交流，甚至建立共识，采用金融行业相似场景泛化能力强的金融大模型来处理问题，很可能事半功倍。

目前类似于 GPT-3 这样的大模型，在零样本和小样本的学习能力，主要来源于预训练阶段对海量语料的大量记忆，其次是语义编码能力、远距离依赖关系建模能力和文本生成能力的强化，以及自然语言进行任务描述等设计。而在训练目标方面，并没有显式的引导模型去学习小样本泛化能力，因此在一些小众的语料、逻辑理解、数学求解等语言任务上出现翻车的现象也是能理解的。
虽然大模型刚提出的时候，质疑的声音会有，但不可否认的是，大模型做到了早期预训练模型做不到、做不好的事情，就好像自然语言处理中的文字生成、文本理解、自动问答等下游任务，不仅生成的文本更加流畅，甚至内容的诉实性也有了显著的改善。当然，大模型最终能否走向通用人工智能仍是一个未知数，只是，大模型真的是有希望带领下一个很重要的人工智能赛道。

有必要。一是能够锻炼大模型队伍，增强评估引进商用模型的能力。二是能够对开源大模型进一步了解，做好微调。

这块确实是不好说，需要结合企业的实际情况来看，也只有大行才会需要自研大模型。一般中小金融单位，应该都还是不用的。