做大模型通常指训练大型机器学习或深度学习模型，在处理大规模数据集或复杂任务时会用到。通常需要考虑以下几点：
数据集大小：确保有足够大的训练数据集来训练模型，可以考虑使用数据增强技术来扩增数据。
计算资源：使用高性能的硬件（如GPU或TPU）来加速模型训练，也可以考虑使用云计算资源来训练大型模型。
网络架构：选择适合任务的深度学习网络结构，如大型的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
超参数调优：调整学习率、批量大小、正则化等超参数来优化模型性能。
至于“向量数据库”，它是指一种用于存储和查询向量数据（如图片、文档、音频等）的数据库。通过将数据转换为向量表示，可以实现高效的相似度搜索和检索。向量数据库在推荐系统、图像搜索、语义搜索等领域有着广泛的应用。