对于中型银行，大语言模型应用的投入有哪些，在什么量级？

对于中型银行，大语言模型的应用可以涉及以下方面：

1. 自然语言处理：大语言模型可以用于自然语言处理，包括文本分类、情感分析、命名实体识别等，可以帮助银行更好地理解客户需求和反馈，提高客户服务质量。
2. 风险管理：大语言模型可以用于风险管理，包括欺诈检测、信用评估、反洗钱等，可以帮助银行更好地识别和管理风险。
3. 营销推荐：大语言模型可以用于营销推荐，包括个性化推荐、精准营销等，可以帮助银行更好地满足客户需求，提高销售效率。

在软硬件投入方面，需要考虑以下几个方面：

1. 硬件投入：大语言模型需要大量的计算资源，因此需要购买专用设备或者基于云平台构建。如果选择购买专用设备，需要考虑设备的规格和数量，以及维护和升级的成本；如果选择基于云平台构建，需要考虑云服务商的选择和费用。
2. 软件投入：大语言模型需要使用大模型服务，需要考虑服务费用和licence费用。厂商的收费模式一般是按照使用量或者时间收费。
3. 人员投入：初期在单个应用的情况下，一般需要投入1-2名数据科学家和1名工程师。厂商也需要配合投入相应的技术支持人员。需要考虑人员的薪资和培训成本。

以上投入合计在数百万到数千万的费用。具体费用取决于银行的规模和需求，以及选择的硬件、软件和人员投入。