训练出自己的语言小模型是灵活的，需要考虑实际任务和例程、数据量、人员数量、机器性能、算法选用等因素。 因此，在训练出一个高精度和有效的自然语言处理模型方面，时间将存在很大的差异。
以下是影响训练一个自然语言处理模型的时间变量：
1. 数据量
数据量是训练一个自然语言处理模型所需的最重要变量之一。 给这些模型提供足够的数据将有助于确立学习算法和构建语言模型的统计根基。
确定的训练数据可能需要从各种数据资源共享库、公共数据库、知名网站等获取，或者是用户生产的数据文本、音频、图像、短信、电子邮件等末端货物。无论数据的来源如何，选出的数据必须符合任务的特定要求规范，甚至最好在数据获取前制定数据质量的分析计划和相应的比例变量。
数据量可以是十亿甚至更大的量级，构造一个相似的训练子集将特别需要机器的可伸缩性能，特别是在处理整个集合和设置机器自动开关时这一点尤为显著。
2. 算法选用
很多自然语言处理模型算法都是非参数的，自适应学习的，对样本分布不敏感，但通常需要更大规模的数据样本。如 LDA、Word2Vec、Wishart、HDP。
另外还有很多参数化算法，包括 SVM、逻辑回归、神经网络等，在大数据集下具有很强的性价比。在确定了自然语言处理任务后，需要根据任务的性质来选用最合适的机器学习或深度学习算法来训练和调整模型，以确保获得最好的结果。
3. 学习速率和迭代次数
训练一个自然语言处理模型需要控制循环次数，和初始学习率和学习率的衰减变量。 构建模型时要选择合适的学习速率和迭代次数，以确保在数据样本上获得最佳拟合效果。
同时，训练一个模型还需要处理许多其他的参数，例如 dropout rate, momentum等等。调节这些变量通常需要用多个模型评价损失函数、警戒阈限、精度等效度，确保最终模型具有最佳拟合、极限防过和最佳效率。这些调试可能需要执行许多次，因此可以耗费许多可量化的训练时间。
4. 机器性能
机器性能将直接影响训练模型的速度和效率。更好的GPU和TPU就更快也更快速切换，需要更少的时间
同时还需要保证拥有足够的光速驱动和数据存储空间，以确保高吞吐量和快速数据处理。最好提前预估需要的机器性能，并调整资源、工作量、时间和预算。
5. 模型的设计和结构
自然语言处理中的模型设计、设置和结构对训练时间也有很大的影响。 对于把文本转化成向量，一系列的设计选项和设置调整可能会影响训练时间，如序列的处理方式、单词和短语的编码和解码方式、量化和构造向量的权重有效度等等。 合适的结构和设计将直接影响语言模型的训练时间和最终的准确性。
总之，训练一个自然语言处理模型的时间将受到许多变量的影响，包括数据量、算法选用、学习速率和迭代次数、机器性能和模型的设计和结构。 这些变量的调试和调整将需要耗费大量的时间。 因此，一般来说，能通过并行化、分布式计算等方法提高训练速度，节省时间和资源，建立合适的工作流程是十分重要的。根据实际情况和需求，可能需要以数小时到数天的时间来训练一个可以创建具体应用的高质量模型。需要通读文献，继而进行试验和错误纠正。
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