训练一个很小的大模型，即所谓的小模型大问题（small models with large problems, smlp），通常涉及使用非常小的计算资源来处理大规模的问题。这样的模型可以在资源受限的环境中运行，如边缘设备、移动设备或云基础设施。
一、成本因素分析
1. 硬件成本：小型模型通常需要较少的计算资源，因此可以采用更经济的硬件，如gpu加速卡、fpga等。这些硬件的成本远低于大型服务器和高性能gpu。
2. 软件成本：为了在资源受限的环境中运行模型，可能需要开发特定的软件库或工具，这些工具能够优化模型的计算效率，减少对资源的依赖。
3. 数据成本：虽然小型模型不需要大量的数据，但仍然需要存储和管理数据。这可能涉及到数据迁移、数据清洗和数据压缩等步骤，这些步骤的成本取决于数据的量和复杂性。
4. 维护成本：小型模型可能需要定期更新和维护，以应对新出现的问题和挑战。这可能包括软件升级、硬件更换和故障排除等费用。
5. 培训成本：如果模型需要人工进行训练，那么还需要考虑培训师的人力成本。此外，还需要支付培训材料、培训场地和培训设备等费用。
6. 许可和认证成本：某些模型可能需要获得特定的许可证或认证才能在特定环境中使用。这可能涉及到支付许可证费用和满足认证要求的费用。
7. 法律和合规成本：在某些情况下，小型模型可能需要遵守特定的法律和规定。这可能涉及到支付律师费用、支付监管机构的费用以及满足合规要求的费用。
8. 市场推广和销售成本：如果需要将小型模型推向市场并销售给企业客户，那么还需要考虑市场推广和销售团队的人力成本。此外，还需要支付广告费用、展会费用和促销活动等费用。
9. 技术支持和服务成本：为了确保小型模型的稳定运行和性能优化，可能需要提供技术支持和服务。这可能涉及到支付技术支持人员的工资、购买服务合同和支付服务提供商的费用等。
10. 备份和灾难恢复成本：为了确保小型模型的数据安全和可靠性，可能需要定期备份数据并建立灾难恢复计划。这可能涉及到支付备份设备和软件的费用以及支付灾难恢复服务的费用。
二、预测与建议
1. 随着技术的发展和成本的降低，预计未来小型模型的成本将会进一步下降。这将使得更多的企业和开发者能够利用这些模型来解决实际问题。
2. 为了降低小型模型的成本，建议开发者和企业寻找开源解决方案、共享技术平台和社区合作等方式来降低成本。
3. 对于政府和行业组织来说，应该制定相应的政策和标准来鼓励和支持小型模型的发展和应用。
4. 对于投资者来说，应该关注小型模型的投资机会和风险，并根据市场需求和技术发展趋势来调整投资策略。
综上所述，训练一个很小的大模型的成本受到多种因素的影响，包括硬件成本、软件成本、数据成本、维护成本、培训成本、许可和认证成本、法律和合规成本、市场推广和销售成本、技术支持和服务成本以及备份和灾难恢复成本等。随着技术的不断进步和成本的降低，预计未来小型模型的成本将会进一步下降，这将为更多的企业和开发者带来便利和机遇。
