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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