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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