金融企业如何选择大语言模型？

金融企业在选择是否自己建立大语言模型还是使用外部厂商的大语言模型时，需要考虑多个因素。以下是一些可能需要考虑的因素：

1. 数据安全性：金融企业通常需要处理大量敏感数据，因此需要确保数据的安全性。如果使用外部厂商的大语言模型，需要确保厂商有足够的安全保障措施，以保护数据的安全。
2. 数据隐私性：金融企业需要遵守相关的法规和规定，保护客户的隐私。如果使用外部厂商的大语言模型，需要确保厂商能够遵守相关法规和规定，保护客户的隐私。
3. 模型质量：大语言模型的质量对于金融企业的业务影响很大。如果自己建立大语言模型，需要投入大量的时间和资源，才能够达到与外部厂商相当的模型质量。如果使用外部厂商的大语言模型，需要确保厂商的模型质量能够满足企业的需求。
4. 成本：自己建立大语言模型需要投入大量的时间和资源，成本较高。如果使用外部厂商的大语言模型，需要考虑厂商的收费标准，以及使用厂商的成本是否比自己建立大语言模型更低。

总的来说，金融企业在选择是否自己建立大语言模型还是使用外部厂商的大语言模型时，需要综合考虑多个因素，并根据自身的实际情况做出决策。

如果选择使用外部厂商的大语言模型，需要注意以下几点：

1. 选择信誉好、口碑好的厂商，以确保模型的质量和安全性。
2. 确保厂商能够提供足够的技术支持和服务，以便及时解决问题。
3. 确保与厂商的合作协议中包含足够的保护数据隐私和安全的条款。
4. 确保厂商的收费标准合理，并与厂商协商好服务费用。

外部厂商的优势包括：

1. 技术实力：大型的厂商通常有更强的技术实力和研发能力，能够提供更好的技术支持和服务。
2. 经验丰富：大型的厂商通常有丰富的经验，能够提供更好的解决方案和建议。
3. 成本优势：大型的厂商通常能够通过规模效应降低成本，提供更具竞争力的价格。
4. 专业化：大型的厂商通常有更专业的团队和技术，能够提供更专业化的解决方案和服务。