大模型训练一次的价格因多种因素而异，包括模型的复杂性、计算资源的需求、数据量的大小以及服务提供商的成本结构等。以下是一些可能影响大模型训练成本的因素：
1. 模型复杂性：大模型通常具有更多的参数和更复杂的结构，这可能导致更高的训练成本。例如，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个具有1.9亿参数的预训练语言模型，其训练成本可能会非常高。
2. 计算资源需求：大模型的训练需要大量的计算资源，如GPU或TPU。这些资源的成本取决于提供商和可用性。此外，如果需要使用云计算服务，费用也会有所不同。
3. 数据量大小：大模型的训练需要大量的数据来训练和验证模型。数据量越大，训练成本越高。此外，数据的质量也会影响训练成本，例如，高质量的图像和音频数据通常比低质量的数据更昂贵。
4. 服务提供商的成本结构：不同的服务提供商可能会有不同的定价策略。有些公司可能提供按小时计费的服务，而其他公司可能提供固定价格或订阅模式。此外，某些公司可能提供折扣或优惠活动，以吸引更多客户。
5. 时间因素：训练时间也是一个重要的考虑因素。一般来说，训练时间越长，费用就越高。因此，在选择大模型时，需要考虑项目的时间限制和预算。
6. 优化技术：不同的优化技术（如Adam、SGD等）可能会导致不同的训练成本。选择适合项目的优化技术可以降低训练成本。
综上所述，大模型训练一次的价格因多种因素而异，无法给出一个具体的数字。然而，根据上述因素，我们可以大致估计大模型训练的成本范围。例如，对于一个简单的BERT模型，训练成本可能在数千到数万美元之间。对于更复杂的模型，如ResNet或VGG，训练成本可能会更高。在实际操作中，建议与服务提供商进行详细咨询，以便了解具体的费用情况。
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