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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