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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