ChatGPT 回答
对于银行行业而言，大模型的应用可以帮助企业更好地进行风险控制、反欺诈、客户画像等方面的工作，提高业务效率和客户满意度。但是，如果GPU数量只有要求的10%左右，那么企业在做大模型时需要考虑以下几个方面：
- 模型训练时间：GPU数量越少，模型训练所需的时间就越长，可能会影响企业的业务效率和响应速度。
- 模型精度：GPU数量不足可能会影响模型的精度，导致模型预测结果不准确，从而影响业务决策。
- 成本考虑：如果企业只有10%的GPU数量，那么购买更多的GPU可能会增加企业的成本负担，需要权衡成本与收益。
综上所述，如果企业只有10%的GPU数量，仍然可以考虑做大模型，但需要权衡以上因素，可能需要更长的训练时间、更高的成本投入，同时也需要对模型精度进行评估，确保模型的预测结果准确可靠。另外，企业也可以考虑采用分布式训练等技术手段来提高训练效率，降低成本。