火山引擎谭待:大模型的超低定价,来自对技术的信心
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本文转自:中新网
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“降价的基本逻辑是@#,我们有信心用技术手段降低成本#*%%*,市场也需要更低价的大模型%%#。”
5月15日#*@%%,字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布%%@。火山引擎总裁谭待在接受媒体采访时*#,谈到了大模型的定价策略%*%*#。
豆包大模型的超低价格引发行业震动%##。据悉##%,豆包主力模型的推理输入价格只有0.0008元/千Tokens##*,比行业便宜99.3%%%@。对此##*,谭待坦言%*%,“降价是用技术优化成本来实现的*#@#@。如果只是补贴**,用亏损换收入是不可持续的**@,火山引擎不会走这条路#%#%*。”
据介绍##%,大模型推理成本的优化%##%,技术上有很多手段**#*。首先是模型本身%###@,模型结构、训练方法都可以持续改进@@%,包括业界很关注的MoE(混合专家模型)@*,就是优化推理成本很好的解决方案%@*%@。
其次是工程上的优化###@*。大模型的调用量越大%**,优化推理成本的空间也越大%@@@%。以前的模型都是单机推理*@*##,大模型用的是分布式推理%@*@。所以如果能把各种各样的底层算力用得更好%#%#%,推理成本就会大大降低**。
谭待进一步解释说#@@%*,豆包大模型平均每天处理1200亿Tokens文本、生成3000万张图片@*,这里有不同的负载%*%%,可以把不同任务混合在一起*%###,互相错峰%@**@,通过智能调度把它们的利用率都跑得很高@@@%,就能极大地提升资源利用率#%%#,实现整体成本的优化#@@%。
另外以字节内部业务为例%%,飞书的主要流量高峰在工作时间@#@@,抖音在下班后休闲时间的流量更高#%##@,这些不同业务的大模型推理#*%*,也能根据业务特点错峰使用*@%#,就可以降低成本@#@%%。
对于“大模型开始价格战”的说法#*#%,谭待认为%%#%,大模型市场仍在发展初期*%@#@,远远没到激烈竞争的阶段%#。“池塘有多大*%##,鱼就有多大*##@#,现在整个池塘还在培养的过程%@**@。”
“一个人现在创业*#*#,如果要花1万块钱调用大模型***#,可能会觉得有点贵%##%。我们把价格降到1%都不到*@#*@,100块钱就能用起来#@@,他的想法也就更容易尝试#@。”谭待表示**%,企业的AI转型充满不确定性**,试错成本要尽量低%@%,才能更快更多地实现大模型的应用落地@@@,从而让整个行业受益#@@@。
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