大模型AI的训练时间取决于许多因素，包括模型的复杂度、数据集的大小和质量、硬件的性能等。一般来说，一个小型的、简单的模型可能需要几天到几周的时间来训练，而一个大型的、复杂的模型可能需要几个月甚至更长的时间。
例如，如果有一个包含数百万个节点的大型图神经网络（GNN），那么训练这个模型可能需要数月的时间，因为需要处理大量的参数和数据。此外，如果使用GPU进行训练，那么训练时间可能会大大缩短。
另一方面，如果使用的是预训练模型，如BERT或RoBERTa，并且已经进行了大规模的迁移学习，那么训练时间可能会大大缩短。这是因为这些模型已经在大量的数据上进行了训练，并且已经学会了如何有效地处理各种任务。
总的来说，大模型AI的训练时间是一个复杂的问题，需要根据具体情况进行评估。然而，随着计算能力的提高和算法的改进，我们可以期待未来会有更快的训练时间。
