OpenAI的ChatGPT是一种大规模的自然语言处理模型，由于数据量和模型大小等因素，其维护成本可能会很高，每天70万美元的维护成本也说明了这一点。但是，并不意味着只有大公司才能承担这样的成本，有一些小公司或创业公司也在进行类似的研究和实验。
要训练一个大型的模型并不意味着需要巨大的投资，当然，数据量和硬件资源的需求会带来一定的成本压力。一些新兴的技术和开源工具也可以帮助小公司更加高效地训练和部署自然语言处理模型。例如，Google的BERT模型就是旨在为更小的团队和组织提供最先进的自然语言处理技术的。
小公司如何训练大型自然语言处理模型，可以从数据和计算资源、模型优化、模型部署和推广等方面来考虑。可以使用大量低成本的数据集、使用云计算资源、利用低成本的GPU计算资源等方式，来降低模型训练的成本和难度。同时，也可以利用开源的工具和技术，来对自己的模型进行优化和部署。通过以上方式，小公司可以实现低成本、高效率的NLP模型训练，为自己的业务发展提供支持。
总之，虽然训练大型自然语言处理模型需要投入较大，但是并不完全只适用于大公司，小公司也可以通过利用新技术和开源工具等方式实现低成本、高效率的研究和训练。
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