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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